OpenMMLab

OpenMMLab は一連のオープンソースライブラリで構成され、MMDetection、MMSegmentation、MMClassification、MMOCR、MMDeploy などを含みます。研究者がそれを使って実験を再現でき、エンジニアリングチームがビジョンモデルの訓練と推論パイプラインを構築するのに使えます。

その強みは、単一の demo ではなく、エンジニアリングの標準化にあります：統一された設定、モデル zoo、訓練スクリプト、評価方法、デプロイメントツールです。

視覚 AI の実装はツールチェーンに大きく依存しています。OpenMMLab は、論文モデルから訓練可能、評価可能、デプロイ可能なシステムへの敷居を低くしました。また、多くの下流プロジェクトが検出と分割フレームワークをゼロから書く必要がなくなっています。

マルチモーダルモデルが台頭した後も、従来の CV ツールボックスは依然として価値があります：産業用検出、都市センシング、医療画像、およびエッジデプロイメントは、全てが会話型モデルに置き換わるわけではありません。

OpenMMLab は NTU MMLab の研究インパクトを、グローバルなエンジニアリングコミュニティの資産に変えました。これはシンガポール高等教育機関が「オープンソースの基盤ライブラリを通じて世界に影響を与える」という代表的なケースです。

将来注視する価値があるのは、OpenMMLab がマルチモーダル、ロボティクス、エッジ AI ツールチェーンとどのように接続するか、つまり従来のビジョンタスクに留まるだけではない、という点です。