对自己深度学习方向的论文有idea，可是工程实践能力跟不上，实验搞不定怎么办？
Hello 同学  ，不知道你做的具体是什么方向。如果是做的计算机视觉方向，或许小编可以帮到你哦~ 目前 OpenMMLab 囊括的研究方向包括：图像分类，目标检测，3D 目标检测，目标跟踪，图像分割，动作识别，人体关键点检测，图像抠图，超分辨，图像修复，图像生成，光符识别等等。如果里面有题目中说的“深度学习方向”，可以查看项目地址，找到对应的项目哦： OpenMMLab 复现了各个研究方向的经典方法，同时紧跟 SOTA。同学可以借助 OpenMMLab 来熟悉课题方向，实现自己想法，还能方便的调用 baseline 方法，减少论文复现工作量哦。具体来说，假设同学的方向是目标检测： 截至目前 MMDection 已经复现了深度学习时代目标检测相关的 57 篇经典论文，包括 SSD，RetinaNet, Faster R-CNN, Mask R-CNN, Cascade R-CNN, HTC 等等。 首先，同学可以尝试用 MMDetection 跑一跑 MMDetection model zoo 中支持的算法熟悉框架。然后在 MMDetection 框架下实现自己的方法。在这里如果同学有不明白的需要帮助或是讨论，可以加入我们的社区 Q 群（群号：144762544）提问哦~ 做科研都是一个循序渐见的过程，OpenMMLab 的其中一个初心就是想帮助大家简化科研路径，专注在科研创新，而非陷于各种复现存在的坑中。希望能对同学有所帮助