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    <b><font size="5">OpenMMLab 官网</font></b>

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      <a href="https://openmmlab.com">

        <i><font size="4">HOT</font></i>

      </a>

    </sup>

    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

    <b><font size="5">OpenMMLab 开放平台</font></b>

    <sup>

      <a href="https://platform.openmmlab.com">

        <i><font size="4">TRY IT OUT</font></i>

      </a>

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[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/mmdet)](https://pypi.org/project/mmdet)
[![docs](https://img.shields.io/badge/docs-latest-blue)](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/)
[![badge](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/actions)
[![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmdetection/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmdetection)
[![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/mmdetection.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/main/LICENSE)
[![open issues](https://isitmaintained.com/badge/open/open-mmlab/mmdetection.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues)
[![issue resolution](https://isitmaintained.com/badge/resolution/open-mmlab/mmdetection.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues)
[![Open in OpenXLab](https://cdn-static.openxlab.org.cn/app-center/openxlab_demo.svg)](https://openxlab.org.cn/apps?search=mmdet)

[📘使用文档](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/) |
[🛠️安装教程](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html) |
[👀模型库](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/model_zoo.html) |
[🆕更新日志](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/notes/changelog.html) |
[🚀进行中的项目](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/projects) |
[🤔报告问题](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/new/choose)

</div>

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[English](README.md) | 简体中文

</div>

<div align="center">
  <a href="https://openmmlab.medium.com/" style="text-decoration:none;">
    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/25839884/219255827-67c1a27f-f8c5-46a9-811d-5e57448c61d1.png" width="3%" alt="" /></a>

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  <a href="https://twitter.com/OpenMMLab" style="text-decoration:none;">

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  <a href="https://space.bilibili.com/1293512903" style="text-decoration:none;">

    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/25839884/219026751-d7d14cce-a7c9-4e82-9942-8375fca65b99.png" width="3%" alt="" /></a>

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  <a href="https://www.zhihu.com/people/openmmlab" style="text-decoration:none;">

    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/25839884/219026120-ba71e48b-6e94-4bd4-b4e9-b7d175b5e362.png" width="3%" alt="" /></a>

</div>


<div align="center">
<img src="https://github.com/open-mmlab/mmdetection/assets/17425982/6c29886f-ae7a-4a55-8be4-352ee85b7d3e"/>
</div>

## 简介

MMDetection 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。它是 [OpenMMLab](https://openmmlab.com/) 项目的一部分。

主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 及其以上的版本。

<img src="https://user-images.githubusercontent.com/12907710/187674113-2074d658-f2fb-42d1-ac15-9c4a695e64d7.png"/>

<details open>
<summary>主要特性</summary>

- **模块化设计**

  MMDetection 将检测框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的检测模型

- **支持多种检测任务**

  MMDetection 支持了各种不同的检测任务，包括**目标检测**，**实例分割**，**全景分割**，以及**半监督目标检测**。

- **速度快**

  基本的框和 mask 操作都实现了 GPU 版本，训练速度比其他代码库更快或者相当，包括 [Detectron2](https://github.com/facebookresearch/detectron2), [maskrcnn-benchmark](https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark) 和 [SimpleDet](https://github.com/TuSimple/simpledet)。

- **性能高**

  MMDetection 这个算法库源自于 COCO 2018 目标检测竞赛的冠军团队 *MMDet* 团队开发的代码，我们在之后持续进行了改进和提升。
  新发布的 [RTMDet](configs/rtmdet) 还在实时实例分割和旋转目标检测任务中取得了最先进的成果，同时也在目标检测模型中取得了最佳的的参数量和精度平衡。

</details>

除了 MMDetection 之外，我们还开源了深度学习训练库 [MMEngine](https://github.com/open-mmlab/mmengine) 和计算机视觉基础库 [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv)，它们是 MMDetection 的主要依赖。

## 最新进展

💎 **我们已经发布了 MM-Grounding-DINO Swin-B 和 Swin-L 预训练权重，欢迎试用和反馈.**

### 亮点

**v3.3.0** 版本已经在 2024.1.5 发布：

**MM-Grounding-DINO: 轻松涨点，数据到评测全面开源**

Grounding DINO 是一个统一了 2d 开放词汇目标检测和 Phrase Grounding 的检测预训练模型，应用广泛，但是其训练部分并未开源，为此提出了 MM-Grounding-DINO。其不仅作为 Grounding DINO 的开源复现版，MM-Grounding-DINO 基于重新构建的数据类型出发，在探索了不同数据集组合和初始化策略基础上实现了 Grounding DINO 的性能极大提升，并且从多个维度包括 OOD、REC、Phrase Grounding、OVD 和 Finetune 等方面进行评测，充分挖掘 Grounding 预训练优缺点，希望能为后续工作提供启发。

arxiv 技术报告：https://arxiv.org/abs/2401.02361

代码地址: [mm_grounding_dino/README.md](configs/mm_grounding_dino/README.md)

<div align=center>
<img src="https://github.com/open-mmlab/mmdetection/assets/17425982/fb14d1ee-5469-44d2-b865-aac9850c429c"/>
</div>

我们很高兴向大家介绍我们在实时目标识别任务方面的最新成果 RTMDet，包含了一系列的全卷积单阶段检测模型。 RTMDet 不仅在从 tiny 到 extra-large 尺寸的目标检测模型上实现了最佳的参数量和精度的平衡，而且在实时实例分割和旋转目标检测任务上取得了最先进的成果。 更多细节请参阅[技术报告](https://arxiv.org/abs/2212.07784)。 预训练模型可以在[这里](configs/rtmdet)找到。

[![PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg?url=https://paperswithcode.com/badge/rtmdet-an-empirical-study-of-designing-real/real-time-instance-segmentation-on-mscoco)](https://paperswithcode.com/sota/real-time-instance-segmentation-on-mscoco?p=rtmdet-an-empirical-study-of-designing-real)
[![PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg?url=https://paperswithcode.com/badge/rtmdet-an-empirical-study-of-designing-real/object-detection-in-aerial-images-on-dota-1)](https://paperswithcode.com/sota/object-detection-in-aerial-images-on-dota-1?p=rtmdet-an-empirical-study-of-designing-real)
[![PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg?url=https://paperswithcode.com/badge/rtmdet-an-empirical-study-of-designing-real/object-detection-in-aerial-images-on-hrsc2016)](https://paperswithcode.com/sota/object-detection-in-aerial-images-on-hrsc2016?p=rtmdet-an-empirical-study-of-designing-real)

| Task                     | Dataset | AP                                   | FPS(TRT FP16 BS1 3090) |
| ------------------------ | ------- | ------------------------------------ | ---------------------- |
| Object Detection         | COCO    | 52.8                                 | 322                    |
| Instance Segmentation    | COCO    | 44.6                                 | 188                    |
| Rotated Object Detection | DOTA    | 78.9(single-scale)/81.3(multi-scale) | 121                    |

<div align=center>
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/12907710/208044554-1e8de6b5-48d8-44e4-a7b5-75076c7ebb71.png"/>
</div>

## 安装

请参考[快速入门文档](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html)进行安装。

## 教程

请阅读[概述](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html)对 MMDetection 进行初步的了解。

为了帮助用户更进一步了解 MMDetection，我们准备了用户指南和进阶指南，请阅读我们的[文档](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/)：

- 用户指南

  <details>

  - [训练 & 测试](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/index.html#train-test)
    - [学习配置文件](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/config.html)
    - [使用已有模型在标准数据集上进行推理](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/user_guides/inference.html)
    - [数据集准备](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/dataset_prepare.html)
    - [测试现有模型](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/test.html)
    - [在标准数据集上训练预定义的模型](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/train.html)
    - [在自定义数据集上进行训练](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/train.html#train-with-customized-datasets)
    - [在标准数据集上训练自定义模型](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/new_model.html)
    - [模型微调](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/finetune.html)
    - [提交测试结果](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/test_results_submission.html)
    - [权重初始化](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/init_cfg.html)
    - [将单阶段检测器作为 RPN](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/single_stage_as_rpn.html)
    - [半监督目标检测](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/semi_det.html)
  - [实用工具](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/index.html#useful-tools)

  </details>

- 进阶指南

  <details>

  - [基础概念](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/index.html#basic-concepts)
  - [组件定制](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/index.html#component-customization)
  - [How to](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/index.html#how-to)

  </details>

我们提供了检测的 colab 教程 [![Open in Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](demo/MMDet_Tutorial.ipynb) 和 实例分割的 colab 教程 [![Open in Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](demo/MMDet_Tutorial.ipynb)

同时，我们还提供了 [MMDetection 中文解读文案汇总](docs/zh_cn/article.md)

若需要将2.x版本的代码迁移至新版，请参考[迁移文档](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/migration.html)。

## 基准测试和模型库

测试结果和模型可以在[模型库](docs/zh_cn/model_zoo.md)中找到。

<div align="center">
  <b>算法架构</b>
</div>
<table align="center">
  <tbody>
    <tr align="center" valign="bottom">

      <td>

        <b>Object Detection</b>

      </td>

      <td>

        <b>Instance Segmentation</b>

      </td>

      <td>

        <b>Panoptic Segmentation</b>

      </td>

      <td>

        <b>Other</b>

      </td>

    </tr>

    <tr valign="top">

      <td>

        <ul>

            <li><a href="configs/fast_rcnn">Fast R-CNN (ICCV'2015)</a></li>

            <li><a href="configs/faster_rcnn">Faster R-CNN (NeurIPS'2015)</a></li>

            <li><a href="configs/rpn">RPN (NeurIPS'2015)</a></li>

            <li><a href="configs/ssd">SSD (ECCV'2016)</a></li>

            <li><a href="configs/retinanet">RetinaNet (ICCV'2017)</a></li>

            <li><a href="configs/cascade_rcnn">Cascade R-CNN (CVPR'2018)</a></li>

            <li><a href="configs/yolo">YOLOv3 (ArXiv'2018)</a></li>

            <li><a href="configs/cornernet">CornerNet (ECCV'2018)</a></li>

            <li><a href="configs/grid_rcnn">Grid R-CNN (CVPR'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/guided_anchoring">Guided Anchoring (CVPR'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/fsaf">FSAF (CVPR'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/centernet">CenterNet (CVPR'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/libra_rcnn">Libra R-CNN (CVPR'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/tridentnet">TridentNet (ICCV'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/fcos">FCOS (ICCV'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/reppoints">RepPoints (ICCV'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/free_anchor">FreeAnchor (NeurIPS'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/cascade_rpn">CascadeRPN (NeurIPS'2019)</a></li>

            <li><a href="configs/foveabox">Foveabox (TIP'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/double_heads">Double-Head R-CNN (CVPR'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/atss">ATSS (CVPR'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/nas_fcos">NAS-FCOS (CVPR'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/centripetalnet">CentripetalNet (CVPR'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/autoassign">AutoAssign (ArXiv'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/sabl">Side-Aware Boundary Localization (ECCV'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/dynamic_rcnn">Dynamic R-CNN (ECCV'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/detr">DETR (ECCV'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/paa">PAA (ECCV'2020)</a></li>

            <li><a href="configs/vfnet">VarifocalNet (CVPR'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/sparse_rcnn">Sparse R-CNN (CVPR'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/yolof">YOLOF (CVPR'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/yolox">YOLOX (CVPR'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/deformable_detr">Deformable DETR (ICLR'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/tood">TOOD (ICCV'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/ddod">DDOD (ACM MM'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/rtmdet">RTMDet (ArXiv'2022)</a></li>

            <li><a href="configs/conditional_detr">Conditional DETR (ICCV'2021)</a></li>

            <li><a href="configs/dab_detr">DAB-DETR (ICLR'2022)</a></li>

            <li><a href="configs/dino">DINO (ICLR'2023)</a></li>

            <li><a href="configs/glip">GLIP (CVPR'2022)</a></li>

            <li><a href="configs/ddq">DDQ (CVPR'2023)</a></li>

            <li><a href="projects/DiffusionDet">DiffusionDet (ArXiv'2023)</a></li>

            <li><a href="projects/EfficientDet">EfficientDet (CVPR'2020)</a></li>

            <li><a href="projects/ViTDet">ViTDet (ECCV'2022)</a></li>

            <li><a href="projects/Detic">Detic (ECCV'2022)</a></li>

            <li><a href="projects/CO-DETR">CO-DETR (ICCV'2023)</a></li>

      </ul>

      </td>

      <td>

        <ul>

          <li><a href="configs/mask_rcnn">Mask R-CNN (ICCV'2017)</a></li>

          <li><a href="configs/cascade_rcnn">Cascade Mask R-CNN (CVPR'2018)</a></li>

          <li><a href="configs/ms_rcnn">Mask Scoring R-CNN (CVPR'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/htc">Hybrid Task Cascade (CVPR'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/yolact">YOLACT (ICCV'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/instaboost">InstaBoost (ICCV'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/solo">SOLO (ECCV'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/point_rend">PointRend (CVPR'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/detectors">DetectoRS (ArXiv'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/solov2">SOLOv2 (NeurIPS'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/scnet">SCNet (AAAI'2021)</a></li>

          <li><a href="configs/queryinst">QueryInst (ICCV'2021)</a></li>

          <li><a href="configs/mask2former">Mask2Former (ArXiv'2021)</a></li>

          <li><a href="configs/condinst">CondInst (ECCV'2020)</a></li>

          <li><a href="projects/SparseInst">SparseInst (CVPR'2022)</a></li>

          <li><a href="configs/rtmdet">RTMDet (ArXiv'2022)</a></li>

          <li><a href="configs/boxinst">BoxInst (CVPR'2021)</a></li>

          <li><a href="projects/ConvNeXt-V2">ConvNeXt-V2 (Arxiv'2023)</a></li>

        </ul>

      </td>

      <td>

        <ul>

          <li><a href="configs/panoptic_fpn">Panoptic FPN (CVPR'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/maskformer">MaskFormer (NeurIPS'2021)</a></li>

          <li><a href="configs/mask2former">Mask2Former (ArXiv'2021)</a></li>

          <li><a href="configs/XDecoder">XDecoder (CVPR'2023)</a></li>

        </ul>

      </td>

      <td>

        </ul>

          <li><b>Contrastive Learning</b></li>

        <ul>

        <ul>

          <li><a href="configs/selfsup_pretrain">SwAV (NeurIPS'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/selfsup_pretrain">MoCo (CVPR'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/selfsup_pretrain">MoCov2 (ArXiv'2020)</a></li>

        </ul>

        </ul>

        </ul>

          <li><b>Distillation</b></li>

        <ul>

        <ul>

          <li><a href="configs/ld">Localization Distillation (CVPR'2022)</a></li>

          <li><a href="configs/lad">Label Assignment Distillation (WACV'2022)</a></li>

        </ul>

        </ul>

          <li><b>Semi-Supervised Object Detection</b></li>

        <ul>

        <ul>

          <li><a href="configs/soft_teacher">Soft Teacher (ICCV'2021)</a></li>

        </ul>

        </ul>

      </ul>

      </td>

    </tr>

</td>

    </tr>

  </tbody>

</table>


<div align="center">
  <b>模块组件</b>
</div>
<table align="center">
  <tbody>
    <tr align="center" valign="bottom">

      <td>

        <b>Backbones</b>

      </td>

      <td>

        <b>Necks</b>

      </td>

      <td>

        <b>Loss</b>

      </td>

      <td>

        <b>Common</b>

      </td>

    </tr>

    <tr valign="top">

      <td>

      <ul>

        <li>VGG (ICLR'2015)</li>

        <li>ResNet (CVPR'2016)</li>

        <li>ResNeXt (CVPR'2017)</li>

        <li>MobileNetV2 (CVPR'2018)</li>

        <li><a href="configs/hrnet">HRNet (CVPR'2019)</a></li>

        <li><a href="configs/empirical_attention">Generalized Attention (ICCV'2019)</a></li>

        <li><a href="configs/gcnet">GCNet (ICCVW'2019)</a></li>

        <li><a href="configs/res2net">Res2Net (TPAMI'2020)</a></li>

        <li><a href="configs/regnet">RegNet (CVPR'2020)</a></li>

        <li><a href="configs/resnest">ResNeSt (ArXiv'2020)</a></li>

        <li><a href="configs/pvt">PVT (ICCV'2021)</a></li>

        <li><a href="configs/swin">Swin (CVPR'2021)</a></li>

        <li><a href="configs/pvt">PVTv2 (ArXiv'2021)</a></li>

        <li><a href="configs/resnet_strikes_back">ResNet strikes back (ArXiv'2021)</a></li>

        <li><a href="configs/efficientnet">EfficientNet (ArXiv'2021)</a></li>

        <li><a href="configs/convnext">ConvNeXt (CVPR'2022)</a></li>

        <li><a href="projects/ConvNeXt-V2">ConvNeXtv2 (ArXiv'2023)</a></li>

      </ul>

      </td>

      <td>

      <ul>

        <li><a href="configs/pafpn">PAFPN (CVPR'2018)</a></li>

        <li><a href="configs/nas_fpn">NAS-FPN (CVPR'2019)</a></li>

        <li><a href="configs/carafe">CARAFE (ICCV'2019)</a></li>

        <li><a href="configs/fpg">FPG (ArXiv'2020)</a></li>

        <li><a href="configs/groie">GRoIE (ICPR'2020)</a></li>

        <li><a href="configs/dyhead">DyHead (CVPR'2021)</a></li>

      </ul>

      </td>

      <td>

        <ul>

          <li><a href="configs/ghm">GHM (AAAI'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/gfl">Generalized Focal Loss (NeurIPS'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/seesaw_loss">Seasaw Loss (CVPR'2021)</a></li>

        </ul>

      </td>

      <td>

        <ul>

          <li><a href="configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_ohem_1x_coco.py">OHEM (CVPR'2016)</a></li>

          <li><a href="configs/gn">Group Normalization (ECCV'2018)</a></li>

          <li><a href="configs/dcn">DCN (ICCV'2017)</a></li>

          <li><a href="configs/dcnv2">DCNv2 (CVPR'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/gn+ws">Weight Standardization (ArXiv'2019)</a></li>

          <li><a href="configs/pisa">Prime Sample Attention (CVPR'2020)</a></li>

          <li><a href="configs/strong_baselines">Strong Baselines (CVPR'2021)</a></li>

          <li><a href="configs/resnet_strikes_back">Resnet strikes back (ArXiv'2021)</a></li>

        </ul>

      </td>

    </tr>

</td>

    </tr>

  </tbody>

</table>


我们在[基于 MMDetection 的项目](./docs/zh_cn/notes/projects.md)中列举了一些其他的支持的算法。

## 常见问题

请参考 [FAQ](docs/zh_cn/notes/faq.md) 了解其他用户的常见问题。

## 贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMDetection 所作出的努力。我们将正在进行中的项目添加进了[GitHub Projects](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/projects)页面，非常欢迎社区用户能参与进这些项目中来。请参考[贡献指南](.github/CONTRIBUTING.md)来了解参与项目贡献的相关指引。

## 致谢

MMDetection 是一款由来自不同高校和企业的研发人员共同参与贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望这个工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现已有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。

## 引用

如果你在研究中使用了本项目的代码或者性能基准，请参考如下 bibtex 引用 MMDetection。

```

@article{mmdetection,

  title   = {{MMDetection}: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark},

  author  = {Chen, Kai and Wang, Jiaqi and Pang, Jiangmiao and Cao, Yuhang and

             Xiong, Yu and Li, Xiaoxiao and Sun, Shuyang and Feng, Wansen and

             Liu, Ziwei and Xu, Jiarui and Zhang, Zheng and Cheng, Dazhi and

             Zhu, Chenchen and Cheng, Tianheng and Zhao, Qijie and Li, Buyu and

             Lu, Xin and Zhu, Rui and Wu, Yue and Dai, Jifeng and Wang, Jingdong

             and Shi, Jianping and Ouyang, Wanli and Loy, Chen Change and Lin, Dahua},

  journal= {arXiv preprint arXiv:1906.07155},

  year={2019}

}

```

## 开源许可证

该项目采用 [Apache 2.0 开源许可证](LICENSE)。

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