OpenMMLab 2.0 系列直播
精彩回顾
OpenMMLab 2.0 系列直播第一场顺利完结撒花，反响也太热烈了吧，感谢各位小伙伴的积极参与！
现在就让喵喵带大家一起回顾下本场直播的精彩，回放也会为大家一一呈上，错过直播的小伙伴可以看一看哦，建议大家收藏反复观看，肯定会收获满满的！
No . 1
嘉宾分享
OpenMMLab 负责人陈恺为我们分享了 OpenMMLab 项目的初心和发展历程。自 2018 年诞生以来，OpenMMLab 一直在持续成长，不断完善视觉方向，构建了具有国际影响力的社区生态。
同时也简要介绍了 OpenMMLab 2.0 重大升级，包括全新的训练架构 MMEngine，以及从训练到部署的全面覆盖。对所有开发者和用户表示了感谢，OpenMMLab 将一直保持开放的态度，和大家一起共同建设更繁荣的社区。
No . 2
OpenMMLab 2.0 整体介绍
OpenMMLab 核心开发者文蔚为我们分享了 OpenMMLab 2.0 的全新特性。2.0 架构中，各个算法库都依赖于 MMEngine 中实现的通用且强大的训练器，同时采用了统一的架构、模块和数据接口设计。
得益于更丰富的抽象模块和统一的信息枢纽，用户可以灵活地插拔各种自定义抽象模块，或者对训练流程进行动态控制。
最后，我们还介绍了 OpenMMLab 2.0 整体的迭代计划。
OpenMMLab 链接：
No . 3
MMEngine & MMCV
MMEngine 和 MMCV 的核心开发者们为我们分享了基础训练引擎 MMEngine 内核心组件的概念和用法，新版本 MMCV 内的 Data Transform，以及如何使用 MIM 安装和管理 OpenMMLab 算法库。同时也对直播过程中大家提的问题进行了一一解答。
MMEngine 链接：
https://github.com/open-mmlab/mmengine
MMCV 链接：
https://github.com/open-mmlab/mmcv
No . 4
MMClassification
MMClassification 的核心开发者们为我们分享了 MMClassification 1.0 更新后，新架构在代码组织、易读性等方面的优势，以及支持的一系列新功能。同时介绍了后续的发展规划，如图像检索等任务的支持。
MMClassification 链接：
https://github.com/open-mmlab/mmclassification
No . 5
MMSelfSup
MMSelfSup 的核心开发者们为我们分享了MMSelfSup 基于 OpenMMLab 2.0 新架构，进行了重构升级，具有更强大的数据管道，更加丰富的算法模型，也将支持更多的下游任务。
MMSelfSup 链接：
https://github.com/open-mmlab/mmselfsup
No . 6
MMDetection
MMDetection 的核心开发者为我们分享了 MMDetection 3.0 的全新特性。MMDetection 是目标检测领域最流行的算法库之一，在工业界和学术界都有着广泛的应用，支撑了 OpenMMLab 中其他检测相关的算法库。MMDeploy 也为 MMDetection 中的算法提供了丰富的部署支持。
MMDetection 3.0 基于 OpenMMLab 2.0 的通用训练引擎和统一接口，实现了业内领先的训练推理速度，提供了更多精度更高的预训练基线模型，采用了更加简洁通用的模块化设计来支持前沿算法。MMDetection 还实现了一套通用的半监督检测框架，能提升许多检测模型的精度。MMDetection 正在迁移和支持 WandB 以使用其丰富的可视化功能。
最后，我们还预告了 MMYOLO 和自研高精度模型在下周一晚 8 点的直播，大家敬请期待哦。
MMDetection 链接：
https://github.com/open-mmlab/mmdetection
No . 7
MMDetection3D
MMDetection3D 的核心开发者为我们分享了 MMDetection3D 1.0 的全新特性。MMDetection3D 是目前最全面的 3D 感知算法库，在工业界和学术界都有着广泛的应用。
MMDetection3D 1.0 基于 MMDetection 3.0 和 OpenMMLab 2.0 的通用训练引擎和统一接口，实现了业内领先的训练速度，采用了更加简洁通用的模块化设计来支持各场景/模态下的 3D 检测任务和各场景下的点云分割。
MMDetection3D 还统一了坐标系的实现，为用户提供了更加易用易懂的坐标变换接口，同时统一了数据集的实现和接口，用户可以基于一套统一的、更加简单的数据协议，实现多任务/多模态算法的研发。
MMDetection3D 链接：
https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
No . 8
社区荣誉体系正式上线
OpenMMLab 官方社区正式上线荣誉体系，无论你是热爱技术的开发者还是文武双全的社区宠儿，都有机会在 OpenMMLab 社区一展身手，获得对应专属荣誉勋章及权益。
大家可以在此查看具体晋级清单及提报细则： https://openmmlab.com/contributor/path
初版 v1.0 激励体系可能无法覆盖社区的全方位需求，欢迎大家多多反馈，我们将根据大家的建议进行迭代，建议被采纳的同学有机会直接晋级 wow，期待见证”群星“闪耀时！
OpenMMLab 2.0 公测活动正在火热进行中，欢迎社区用户同我们一起共建 OpenMMLab 2.0。
扫描下方二维码，填写问卷申请，通过审核的社区用户将受邀加入 OpenMMLab 2.0 公测用户群，期待你的加入~
明天（本周日） 下午 2 点，我们将继续开启 OpenMMLab 2.0 系列直播的第二场，欢迎大家继续关注~
为了方便大家观看，直播将在 OpenMMLab B 站、知乎直播间和视频号 同步播出。感兴趣的小伙伴们赶紧关注起来了，开播不迷路~
扫码进入 OpenMMLab B 站直播间
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[OpenMMLab 2.0：新架构、新算法、新生态
2022-09-16
[倒计时 1 天！明天下午 2 点我们不见不散！
2022-09-23
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