mmseg 是一个基于 PyTorch 的开源对象分割工具箱，也是 OpenMMLab 项目的一部分。
参照 get_started.md。
| Model | OnnxRuntime | TensorRT | ncnn | PPLNN | OpenVino | Model config |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FCN | Y | Y | Y | Y | Y | config |
| PSPNet* | Y | Y | Y | Y | Y | config |
| DeepLabV3 | Y | Y | Y | Y | Y | config |
| DeepLabV3+ | Y | Y | Y | Y | Y | config |
| Fast-SCNN* | Y | Y | N | Y | Y | config |
| UNet | Y | Y | Y | Y | Y | config |
| ANN* | Y | Y | N | N | N | config |
| APCNet | Y | Y | Y | N | N | config |
| BiSeNetV1 | Y | Y | Y | N | Y | config |
| BiSeNetV2 | Y | Y | Y | N | Y | config |
| CGNet | Y | Y | Y | N | Y | config |
| DMNet | Y | N | N | N | N | config |
| DNLNet | Y | Y | Y | N | Y | config |
| EMANet | Y | Y | N | N | Y | config |
| EncNet | Y | Y | N | N | Y | config |
| ERFNet | Y | Y | Y | N | Y | config |
| FastFCN | Y | Y | Y | N | Y | config |
| GCNet | Y | Y | N | N | N | config |
| ICNet* | Y | Y | N | N | Y | config |
| ISANet* | Y | Y | N | N | Y | config |
| NonLocal Net | Y | Y | Y | N | Y | config |
| OCRNet | Y | Y | Y | N | Y | config |
| PointRend* | Y | Y | N | N | N | config |
| Semantic FPN | Y | Y | Y | N | Y | config |
| STDC | Y | Y | Y | N | Y | config |
| UPerNet* | Y | Y | N | N | N | config |
| DANet | Y | Y | N | N | Y | config |
| Segmenter* | Y | Y | Y | N | Y | config |
| SegFormer* | Y | Y | N | N | Y | config |
| SETR | Y | N | N | N | Y | config |
| CCNet | N | N | N | N | N | config |
| PSANet | N | N | N | N | N | config |
| DPT | N | N | N | N | N | config |
-
所有 mmseg 模型仅支持 "whole" 推理模式。
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PSPNet，Fast-SCNN 仅支持静态输入，因为多数推理框架的 nn.AdaptiveAvgPool2d 不支持动态输入。
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对于仅支持静态形状的模型，应使用静态形状的部署配置文件，例如
configs/mmseg/segmentation_tensorrt_static-1024x2048.py -
对于喜欢部署模型生成概率特征图的用户，将
codebase_config = dict(with_argmax=False)放在部署配置中就足够了。