基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现；支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务；支持算法多样，涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术；为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准

基于 PyTorch 的姿态估计算法库，支持人体、人手、人脸、动物、服装等多类物体的 2D/3D 姿态估计。

基于 Pytorch 和 MMCV 语义分割开源算法库，也是语义分割算法性能评估框架，已提供超过420个语义分割算法模型，并支持多种分割任务数据集，包括自然图像、遥感图像等。

面向计算机视觉的基础库，支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能，包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具（进度条，计时器等）。

基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源工具箱，支持众多 OCR 相关的模型，涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。它同时还支持了大多数流行的学术数据集，并提供了许多实用工具帮助用户评估模型的性能。

全面支持 OpenMMLab 算法库在多种云、边端设备中部署，并提供高度可扩展的 SDK 开发框架，打通模型部署“最后一公里”。