OpenMMLab

OpenMMLab 由一系列開源庫組成，包括 MMDetection、MMSegmentation、MMClassification、MMOCR、MMDeploy 等。研究者可以用它復現實驗，工程團隊可以用它搭建視覺模型訓練和推理 pipeline。

它的強項不是某一個 demo，而是工程標準化：統一配置、模型 zoo、訓練指令碼、評測方法和部署工具。

視覺 AI 的落地很依賴工具鏈。OpenMMLab 降低了從論文模型到可訓練、可評測、可部署系統的門檻，也讓許多下游專案不必從零寫檢測和分割框架。

在多模態模型興起後，傳統 CV 工具箱仍有價值：工業檢測、城市感知、醫療影像和邊緣部署並不會全部被聊天式模型取代。

OpenMMLab 把 NTU MMLab 的研究影響力轉成了全球工程社群資產。它是新加坡高校"通過開源基礎庫影響世界"的代表案例。

未來值得追蹤的是 OpenMMLab 如何與多模態、機器人和邊緣 AI 工具鏈連線，而不是隻停留在傳統視覺任務。