OpenMMLab 是一个由香港中文大学多媒体实验室（MMLab）和商汤科技联合启动的开源算法体系，它致力于在深度学习时代构建最具影响力的开源计算机视觉算法系统。OpenMMLab 的目标是提供高质量的库以降低算法重新实现的难度，创建高效的部署工具链以支持多种后端和设备，为计算机视觉研究和开发打下坚实的基础，并用全栈工具链桥接学术研究与工业应用之间的差距。
OpenMMLab 基于 PyTorch 开发，提供了 MMEngine 作为通用的训练和评估引擎，以及 MMCV 作为神经网络操作和数据转换的基础库。自2018年10月首次发布以来，OpenMMLab 已经发布了30多个视觉库，实现了300多种算法，并包含了2000多个预训练模型。
OpenMMLab 的特点包括模块化组合设计，高性能计算，以及集成了各个领域最新的先进算法（SOTA方法），并且不断更新，使得用户可以轻松使用新方法并进行改进。它涵盖了图像识别分类、目标检测、图像分割、姿态估计、视频理解、OCR、3D目标检测、3D人体姿态估计、模型轻量化、自监督、少样本、光流、预训练、多模态、AIGC、推理部署等多个计算机视觉任务。
OpenMMLab 还提供了多个优质的开源项目，例如 MMDetection（目标检测）、MMYOLO（YOLO系列算法）、MMOCR（OCR相关模型）、MMDetection3D（3D目标检测）、MMRotate（旋转目标检测）、MMSegmentation（语义分割）、MMPose（姿态估计）、MMHuman3D（三维人体姿态估计）等。
总的来说，OpenMMLab 是一个系统性强、社区活跃的开源平台，为计算机视觉领域的研究和应用提供了丰富的资源和工具。