重点已划好！OpenMMLab 9 月动态一览

OpenMMLab 2.0 公测期我们对主分支和新分支同步更新，9 月有 14 个算法库更新了版本。

- MMEngine

• 主分支：支持在亚马逊服务器上进行分布式训练，增加 TTA 模型基类

- MMCV

• 主分支：针对寒武纪芯片添加了5个新算子，添加对 TorchVision 模型接口的支持

- MMClassification

• 主分支：支持 HorNet、EfficientFormer、Swin Transform V2、MViT 4 个主干网络和 Stanford Cars 数据集，以及 CSRA 分类头
• 新分支：支持了 DeiT3、MViT、EdgeNeXt、Swin Transformer V2、EfficientFormer、MobileOne 主干网络，支持 ViT 的 huge 结构、BEiT 风格的 Transformer 层

- MMSelfSup

• 主分支：支持了 MaskFeat 算法，支持 MAE 可视化，以及训练时自动保存配置文件
• 新分支：对 MAE，SimMIM，MoCoV3 模型不同尺寸、不同训练时长进行支持

- MMDetection

• 新分支：发布高精度低延时目标检测网络 RTMDet

- MMDetection3D

• 主分支：在 SUN RGB-D 上支持 ImVoxelNet
• 新分支：支持 Waymo 上的纯视觉 3d 检测 baseline: MV-FCOS3D++, 及重构后的评测方法和数据转换

- MMYOLO

• 主分支：基于 MMDetection 同步发布了高精度低延时目标检测网络 RTMDet，并且新增了 RTMDet 原理和实现全解析中文文档，支持对主干网络自定义插件

- MMSegmentation

• 主分支：支持 PoolFormer 算法

- MMOCR

• 主分支：支持通过 Python 接口调用训练和测试
• 新分支：支持了 FLOPs和参数量的计算，推理入口支持了所有识别模型，可自动缩放学习率

- MMPose

• 主分支：支持了 DEKR (CVPR'21) 和 CID (CVPR'22) 两个新算法
• 新分支：支持了 4 个轻量化姿态估计算法：SimCC (ECCV'22), Debias-IPR (ICCV'21), IPR (ECCV'18) 和 DSNT (ArXiv'18)；并增加了 Colab 教程

- MMHuman3D

• 主分支：支持调用本地摄像头实时渲染

- MMAction2

• 新分支：支持了 Video Swin Transformer (CVPR'22)；增加了 Colab 教程

- MMEditing

• 主分支：启动 GitHub Discussion 功能，欢迎社区小伙伴提问交流。支持 FLAVR 的视频插帧推理 demo

- MMDeploy

• 主分支：为 SDK 增加了 Rust API。支持 MMOCR TextSnake and MMPose Hourglass 部署

想详细了解功能支持细节可以继续翻阅以下内容查看哦～！

01

月度之星评选出炉

02

亮点功能抢先看

03

算法库全部更新

04

热门活动

05

热门文章

首先和大家分享 9 月的贡献之星和活跃之星。

事件一

月度之星评选出炉

贡献之星

@okotaku

为 MMClassification 提供了多个新的主干网络实现，并积极参与 MMClassification 1.0 开发；为 MMEngine 提了两个 PR，修复了 EMAHook 权重加载和 WandbVisbackend 上传图片的 bug。

@JinluZhang

在 MMPose 中支持了 CVPR'21 工作 DEKR，这也是 MMPose 中第一个单阶段姿态估计方法。在过程中与 MMPose 团队进行了积极的交流和合作。

微信月度活跃之星

Lin

现 MMAction2 代理群主之一，一直用 MM 系列做项目～很高兴在社区认识大家，希望在社区中和大家一起共同成长。

星星说

大家好，我目前是一位研二的小萌新，主要用 MMAction2、MMYOLO 做项目。

虽然是 MMAction2 代理群主，但是好多时候群友们的问题还是让我不知所措。害怕会回答错问题，不敢在群里讨论。在 myrica 的鼓励和群里大佬的帮助下,浅浅的回答了一些问题。学习方面我还需要更加努力呀 QAQ。

很高兴在这个大家庭中认识到大家。OpenMMLab 的框架真的很好用，学习文档也写得简单易懂，大佬们也都非常 nice，利用空余时间给我们解答问题。

同时，也非常感谢 OpenMMLab 给大家提供了一个非常好的学习平台，像漆黑道路上的一盏明灯指引着我们前进。

myrica

平凡的炼丹诗人

星星说

Hi，这里是 myrica。感谢喵喵和社区伙伴的帮助与支持，在 MMAction2 群中也和大家交流学习了很多。特别感谢另一位伙伴 Lin 的帮助，我一直都在。

RangeKing

MMDet/Rotate/YOLO 社区 3 群代理群主，MMYOLO 社区 Committer

星星说

很高兴能与大家一起学习、进步，非常感谢社区大家庭的认可，也欢迎各位社区贡献者一起来开发 MMYOLO 这个社区主导的新算法库。

QQ 月度活跃之星

一杯咖啡

大家好，我是上班摸鱼仔、社区水群王，一杯咖啡。水群嘛，不寒碜！

星星说

本人由于工作中的需要，开始尝试应用深度学习算法，渐渐接触到 MMDetection 框架，顺势加入 OpenMMLab 社区群，和社区中的诸位共同学习。

因为不是专业的，在使用框架和学习深度学习算法的过程中会遇到很多问题，而提问和答疑有助于个人的成长，积极交流的氛围也有助于社区的成长。

本人很乐于回答和自己踩过的坑有关的问题，乐于从未知的问题中汲取经验，同样也欢迎大家解答我的问题。赠人玫瑰，手有余香；人人为我，我为人人。最后，感谢 OpenMMLab 的开源贡献，感谢社区所给予的帮助！

事件二

亮点功能抢先看

MMClassification

主分支 v0.24.0

• 支持 SwinTransformer V2 骨干网络

新分支 v1.0.0rc2

• 支持 DeiT3 主干网络

MMSelfSup

主分支 v0.10.0

• 支持新自监督学习算法 MaskFeat

新分支 v1.0.0rc2

• MAE 全量模型支持

MMDetection

新分支 v3.0.0rc1

• 发布高精度低延时目标检测网络 RTMDet

MMDetection3D

新分支 v1.0.0rc1

• 支持 Waymo 上的纯视觉 3d 检测 baseline: MV-FCOS3D++, 并附新的评估 metric 和数据转换

MMYOLO

主分支 v0.1.1

• 基于 MMDetection 同步发布了高精度低延时目标检测网络 RTMDet

MMSegmentation

主分支 v0.29.0

• 支持 PoolFormer (CVPR'2022)，发布了预训练模型

MMOCR

新分支 v1.0.0rc1

• 1.0.0rc1 发布，公开了重构后的文本识别模型的权重和训练日志

MMPose

主分支 v0.29.0

• 支持了新算法 DEKR (Bottom-up human pose estimation via disentangled keypoint regression, CVPR'21) 和 CID（Contextual Instance Decoupling for Robust Multi-Person Pose Estimation, CVPR'22）

新分支 v1.0.0rc0

• 支持了 4 个轻量化姿态估计算法：SimCC (ECCV'22), Debias-IPR(ICCV'21), IPR(ECCV'18) 和 DSNT(ArXiv'18)
• 优化了热力图（heatmap）可视化功能，支持在模型训练同时保存可视化结果

MMHuman3D

主分支 v0.10.0

• 支持调用本地摄像头实时渲染

MMAction2

新分支 v1.0.0rc1

• 支持了 Video Swin Transformer（CVPR'22）

MMEditing

新分支 v1.0.0rc1

• MMGeneration 的全量算法现已合并到 MMEditing 中啦！目前 MMEditing 包含了 四大基础生成模型，六大视觉任务，共计 42 种算法，168 个模型参数，26 种损失函数，20 种评价指标。欢迎大家给我们提出反馈意见！

事件三

算法库全部更新

下面再带大家继续了解下 9 月各个算法库具体的更新情况~

各算法库更新情况

MMEngine

新分支 v0.2.0

新功能

• 支持在亚马逊服务器上进行分布式训练
• 增加 TTA 模型基类
• EMA 加速
• 分布式训练时可以通过配置自动将 BN 层转换成 SyncBN

代码改进

• FileIO 重构以提供更加统一的接口（向下兼容）

Bug 修复

• 修复如果模型输出的损失不以 “loss” 开头，日志中统计的损失不会被平滑的问题
• 修复启用 EMAHook 时，无法加载维度不匹配的权重
• 修复启用 WandbVisBackend 无法正常上传保存在本地的图片

感谢 @nijkah @okotaku @cxiang26 @MambaWong @Zhengfei-0311 @austinmw @yhna940 @liuyanyi 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmengine/blob/main/docs/en/notes/changelog.md#v0.2.0

MMCV

主分支 v1.6.2

新功能

• 将激活层 SiLU 注册到 ACTIVATION_LAYERS
• 添加对 TorchVision 模型接口的支持
• 添加 5 个 MLU 算子

代码改进

• 支持将 parameters 传递给 MlflowLoggerHook
• MlflowLoggerHook 添加新的参数 params
• imrotate 支持不同的 border 模式
• ColorJitter 相关的函数支持 Pillow 后端

Bug 修复

• 修复 onnx 单元测试
• 修复恢复训练时 GradientCumulativeOptimizerHook 出现的问题
• 修复 RoiAlignRotated 的 MLU 实现
• 修复 PrRoIPool 算子
• 修复 MultiScaleDeformableAttention 的 init_weights 方法
• 修复 MaskedConv2dFunction 的 out_w 变量计算错误问题
• 修复对 ROCm 后端的支持

感谢 @xcnick @datumbox @okotaku @gfyts0123 @PungTeng @tudejiang79 @eivtho @zstreet87 @DanieeelLiu @ZShaopeng 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmcv/releases/tag/v1.6.2

MMClassification

主分支 v0.24.0

新功能

• 支持 HorNet 主干网络 (#1013)
• 支持 EfficientFormer 主干网络 (#954)
• 支持 Swin Transform V2 主干网络 (#799)
• 支持 MViT 主干网络 (#924)
• 支持 Stanford Cars 数据集 (#893)
• 支持 CSRA 分类头 (#881)

代码改进

• 改进测试 API 中的进度条性能 (#878)
• 改进 RepVGG 以支持 YOLOX-PAI (#1025)
• 更新 VAN 骨干网络 (#1017)
• 根据第三方实现重构 get_sinusoid_encoding 方法 (#965)
• 升级简化部署模型的 onnxsim 版本至 v0.4.0(#915)
• 重构 PreciseBNHook (#964)
• 使用 forward_dummy 接口而非 extract_feat 接口计算 FLOPS (#953)

Bug 修复

• 修复了因 torch.meshgrid 导致的警告信息 (#860)
• 增加了 matplotlib 最低版本依赖以避免错误 (#909)
• 验证集数据加载器将不再默认启用 drop_last(#857)
• 修复教程中 config.device 配置导致的错误 (#1059)
• 修复注意力计算中 clamp 方法可能导致的问题(#1034)
• 修复了 SwinV2 中可能出现的设备不匹配问题 (#976)
• 修复了 Swin-Transformer 的输出位置，以与官方实现保持一致 (#947)

感谢 @a-mos @Fei-Wang @nijkah @PeterH0323 @JiayuXu0 @jlim262 @liu-mengyang @twmht @pallgeuer @timothylimyl @daquexian @okotaku @tpoisonooo @zzc98 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmclassification/releases/tag/v0.24.0

新分支 v1.0.0rc2

新功能

• 支持 DeiT3 主干网络 (#1065)
• 支持 MViT 主干网络 (#1023)
• 支持 ViT 的 huge 结构. (#1049)
• 支持 EdgeNeXt 主干网络 (#1037)
• 支持 Swin Transformer V2 主干网络 (#1029)
• 支持 Efficientformer 主干网络 (#1031)
• 支持 MobileOne 主干网络 (#1030)
• 支持 BEiT 风格的 Transformer 层.(#919)

代码改进

• 更新 analyze_results.py 工具 (#1071)
• 更新推理 api 以支持获取分类得分 (#1070)
• 修复可视化工具 (#1045)
• 更新 benchmark 开发脚本(#1028)
• 更新入口脚本以自动启用 pin_memory 和 persistent_workers 参数 (#1024)

Bug 修复

• 修复数据集验证工具 (#1062)
• 修复 LabelSmoothLoss 中 loss_weight 不生效的问题 (#1058)
• 修复了 Swin-Transformer 的输出位置，以与官方实现保持一致 (#947)

感谢 @okotaku 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmclassification/releases/tag/v1.0.0rc2

https://github.com/open-mmlab/mmclassification/releases/tag/v1.0.0rc1

MMSelfSup

主分支 v0.10.0

新功能

• 支持新自监督学习算法 MaskFeat

代码改进

• 支持训练时自动保存配置文件
• 支持 MAE 可视化
• 更新 MAE 相关链接
• 更新部分文档内容

Bug 修复

• 修复 DenseCL 初始化问题
• 修复配置文件中的部分错误
• 修复读图时候的潜在问题

感谢 @Jason-Study @daidaiershidi @lorinczszabolcs @jingt2ch @Happylkx 在此版本中的贡献。

更多内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmselfsup/blob/master/docs/en/changelog.md

新分支 v1.0.0rc2

新功能

• MAE，SimMIM，MoCoV3 模型不同尺寸不同训练时长的支持

代码改进

• 重构 colab 教程
• 更新 CI
• 更新下游任务测试脚本
• 更新 Metafile 格式及内容
• 增加完善各类教程文档

Bug 修复

• 修复 MAE 配置文件名字错误

更多内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmselfsup/blob/1.x/docs/en/notes/changelog.md

MMDetection

新分支 v3.0.0rc1

新功能

• 发布高精度低延时目标检测网络 RTMDet

代码改进

• 重构了 Anchor free 和 Anchor based head 的 box type
• 重构了 SemiBaseDetector 和 SoftTeacher
• 更新了 analyze_results.py, analyze_logs.py 和 loading.py 脚本
• test.py 支持保存预测结果

Bug 修复

• 修复 DetLocalVisualizer._draw_instances 中存在空预测时报错问题
• 修复 SOLO 中的 floordiv 警告
• 更新 R-50-FPN 的 URL
• 修复 RandAugment 中索引的潜在错误
• 修复 FSAF 和 RepPoints Head 中不正确的背景填充值

感谢 @ice-tong @Zheng-LinXiao @liuyanyi @levan92 @JiayuXu0 @nye0 @xin-li-67 @shuxp 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/3.x/docs/en/notes/changelog.md#v300rc1-2692022

MMDetection3D

主分支 v1.0.0rc5

新功能

• 在 SUN RGB-D 上支持 ImVoxelNet

代码改进

• 更新中文入门文档

Bug 修复

• 修复 PointRCNN 训练中的 Nan loss 问题
• 修复点云分割中错误传参导致的可视化问题
• 修复空预测结果触发的可视化问题
• 修复文档中的链接引用问题

感谢 @filaPro @Xiangxu-0103 @holtvogt @tpoisonooo 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/en/changelog.md

新分支 v1.1.0rc1

新功能

• 支持 Waymo 上的纯视觉 3d 检测 baseline: MV-FCOS3D++，及重构后的评测方法和数据转换
• 重构 PointRCNN

代码改进

• 支持在 config 配置自动学习率
• 更新数据集可视化脚本
• 更新 SUN RGB-D 数据集和自定义数据集的文档
• 在 detectors 中 将 ‘convert_to_datasample’ 改名为 ‘add_pred_to_datasample’
• 更新 'Det3DLocalVisualization' 和 可视化文档
• 支持在 Waymo 上生成 'cam_sync_labels'

Bug 修复

• 修复 data base sampler
• 修复 NuScenes 数据集上单目 3D 检测的重构问题
• 修复可视化 hook 以支持不同数据模态
• 修复单目 3D 检测 demo

感谢 @Xiangxu-0103 @tpoisonooo @ice-tong 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/dev-1.x/docs/en/notes/changelog.md

MMYOLO

主分支 v0.1.1

新功能

• 基于 MMDetection 同步发布了高精度低延时目标检测网络 RTMDet
• 新增了 RTMDet 原理和实现全解析中文文档
• 支持对 backbone 自定义插件，并更新了 How-to 文档

代码改进

• 缩减 docker 镜像尺寸
• 简化 BaseMixImageTransform 中 Compose 逻辑
• test 脚本支持 dump 结果

Bug 修复

• 修复权重链接错误
• 修复 LetterResize 使用 imscale api 时候输出不符合预期的 bug

感谢 @yang-0201 @satuoqaq @Zheng-LinXiao @xin-li-67 @suibe-qingtian @MambaWong @MichaelCai0912 @rimoire @Nioolek 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/main/docs/zh_cn/notes/changelog.md#v0112992022

MMSegmentation

主分支 v0.29.0

新功能

• 添加 PoolFormer (CVPR'2022)

代码改进

• 提高了 FCNHead 的可读性

Bug 修复

• 修复了 mmseg.apis.inference_segmentor 参数为 List[NDArray] 报错的问题
• 修复计算 metric 时 label_map 开启后标签映射不正确的问题

感谢 @jinwonkim9 @rlatjcj @ShirleyWangCVR @mangelroman 在此版本中的贡献。

更多内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs/en/changelog.md

MMOCR

主分支 v0.6.2

新功能

• 支持通过 Python 接口调用训练和测试

代码改进

• ReszieOCR 支持 mmcv.impad 的所有参数

Bug 修复

• 修复了多边形排序的问题
• 修复了文本识别模型输出分数不准确的问题

感谢 @Venkat2811 @wybryan @hsiehpinghan @yjmm10 @JunYao1020 @Nourollah 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/changelog.html

新分支 v1.0.0rc1

新功能

• 支持了 FLOPs 和参数量的计算
• 推理入口支持了所有识别模型
• 支持自动缩放学习率
• 增加了更多文档

代码改进

• 利用 MMEngine 的跨库调用语法，简化了 Mask R-CNN 的配置

Bug 修复

• 修复了多 GPU 训练下测试精度显示不准确的问题
• 修复多个由 ImgAugWrapper 导致的训练出错的问题

更多详细内容请见：

https://mmocr.readthedocs.io/en/dev-1.x/notes/changelog.html

MMPose

主分支 v0.29.0

新功能

• 支持了新算法 DEKR（CVPR'21）
• 支持了新算法 CID（CVPR'22）

代码改进

• 优化了对 2D-to-3D pose-lifting demo 的可视化控制，并支持更多 2D 输入格式
• 优化了 3D 视频姿态估计 demo 的平滑后处理方式
• 优化了安装时的依赖项
• 优化了文档质量

Bug 修复

• 修复了 pre-commit hook 依赖项版本问题
• 修复了 RLE 配置文件中的错误
• 修复了 fliplr_joints 函数在关键点可见性为 float 类型时出错的问题
• 修复了 UDP 解码中的一个 bug
• 修复了 pose tracking demo 在使用非 COCO 模型时出错的问题
• 修复了 mesh demo 中的一个 bug

感谢 @JinluZhang1126 @kennethwdk @pallgeuer @darcula1993 @danielbraun89 @walsvid @daixinghome 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/master/docs/en/changelog.md

新分支 v1.0.0rc0

新功能

• 支持了 4 个轻量化姿态估计算法：SimCC (ECCV'22), Debias-IPR(ICCV'21), IPR(ECCV'18) 和 DSNT(ArXiv'18)
• 提供了针对 1.0 版本的 Colab 教程 (https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/1.x/demo/MMPose_Tutorial.ipynb)
• 完成了 Webcam API 在 MMPose 1.0 中的支持

代码改进

• 在 config 文件夹中增加了模型浏览导引页面，方便寻找和比较不同模型
• 优化了部分配置文件的格式

Bug 修复

• 修复了 MMEngine 依赖版本问题
• 修复了 pre-commit hook 依赖库版本问题
• 修复了 DockerFile 中 mmcv 版本错误问题
• 修复了在配置文件中设置 dataset metafile 会报错的问题
• 修复了 UDP 训练中计算 acc 导致报错的问题
• 修复了 Dark 解码中的一个 bug
• 修复了可视化中的 bug
• 修复了模型 flops 计算中的一个 bug

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/1.x/docs/en/notes/changelog.md

MMHuman3D

主分支 v0.10.0

新功能

• 加入balanced MSE 损失函数 （由原作者添加），可进一步提升 HMR 训练精度
• 更新数据载入脚本，进而大幅提升数据加载速度
• 支持调用本地摄像头进行实时渲染
• 支持独立于 PyTorch 安装 MMHuman3D

代码改进

• 添加 .smc 文件说明
• 更新 install.md 修复环境安装报错问题
• 更新 GTA-Human, main readme 和 install guide 的文档
• 更新文档，解决 MMClassification 和 MMTracking 兼容性的问题

Bug 修复

• 修复 estimate_smpl.py 运行中报错的问题
• 修复由于丢失 __init__.py 的 import 报错问题
• 修复安装 MMHuman3D 时 config not found的问题
• 修复 GTA-Human config 路径报错的问题
• 修复 real-time renderer 中的问题

感谢 @ykk648 @haofenwang @woo1 @mingyuan-zhang @ttxskk @kimren227 @caizhongang @LazyBusyYang @yl-1993 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d/releases/tag/v0.10.0

MMAction2

新分支 v1.0.0rc

新功能

• 支持了 Video Swin Transformer
• 增加了针对 MMAction2 1.0 版本的 Colab 教程（https://github.com/open-mmlab/mmaction2/blob/1.x/demo/mmaction2_tutorial.ipynb）

代码改进

• 增加了基于骨骼的动作识别 demo
• 完善了算法库单元测试

Bug 修复

• 更新了模型介绍页面和部分 checkpoint 下载链接
• 修复了文档中的一些拼写错误

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmaction2/blob/1.x/docs/en/notes/changelog.md

MMEditing

主分支 v0.15.2

新功能

• 启用 GitHub Discussion 功能，欢迎社区小伙伴在这里提问交流 https://github.com/open-mmlab/mmediting/discussions
• 更新 issue template，使用 issue form 提供更加友好高效的 issue 体验

代码改进

• 支持 FLAVR 的视频插帧推理 demo

Bug 修复

• 修正安装时 niqe_pris_params.npz 的路径
• 修正文档中的错别字、失效链接
• 升级 MMCV_MAX 到 1.7

感谢 @Yulv-git @arch-user-france1 @ychfan 在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmediting/releases/tag/v0.15.2

MMDeploy

主分支 v0.9.0

新功能

• 为 SDK 增加了 Rust API。项目地址：https://github.com/liu-mengyang/rust-mmdeploy
• 支持 MMOCR TextSnake and MMPose Hourglass 部署
• 重写 torch.Tensor.__mod__ 来支持 TensorRT

代码改进

• 分离 C++ API 和 C API 应用样例到不同的文件夹中
• 重构 SDK pipeline
• 在添加opencv 其他 apt 源之前，先检查现有仓库的 libopencv-dev 版本
• 在 headless device 情况下，仍然执行推理，只是不再可视化结果
• 在编译脚本中，增加验证是否成功的逻辑

Bug 修复

• 通过设置 Pad 中参数 size_divisor 为 1，修复静态导出时shape不固定的问题。
• 修复 torch <= 1.12 版本中 LayerNorm 导出时的shape问题
• 修复在应用 TensrRT 量化时遇到的 calibration 错误
• 在使用 onnxruntime-gpu 推理后，增加 cuda stream 同步，确保推理结果正确
• 增加 GatherTopk TensorRT 插件，支持 TensoRT batch 推理
• 修复 CoreML 中 RoiAlignFunction 的错误
• 修复双阶段检测器通过 CoreML 部署的错误
• 修复双阶段检测器通过 TensorRT 进行 batch 推理的问题

感谢 @liu-mengyang @BrokenArrow1404 @jinwonkim93 @Qingrenn @JingweiZhang12 @ichitaka @Typiqally

在此版本中的贡献。

更多详细内容请见：

https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/releases/tag/v0.9.0