OpenMMLab
学术研究、打比赛
OpenMMLab现在也基本囊括了所有计算机视觉任务。OpenMMlab系列的开源项目，代码模块化、抽象做得比较好，容易拓展，对新手不太友好，但是对相对资深的从业者，无论是学术研究还是打比赛，比较友好。
OpenMMLab将MMDetection打造成了一个爆款，目标检测在所有计算机视觉任务中是重要性和难度结合得最好的任务。分类很重要，但是分类非常简单，实现起来难度不大；实例分割实现起来难度较大，但是却没那么重要。MMDetection紧跟学术前沿，基本所有目标检测模型都能在MMDetection中找到。
商汤的品牌背书，商汤公司的推广，再加上MMDetection这个爆款，整个OpenMMLab系列后面推出的开源项目都可以得到足够的流量和用户。
Paddle
面向工业应用
Paddle系列算法框架囊括了重要的计算机视觉任务。PaddlePaddle系列算法框架的优势是在工业应用上面做得比较好，对加速、部署支持得较好（服务器端、移动端、Python前端、C++前端、在线serving、TensorRT加速、模型压缩等等）。
比如PaddleDetection提供通用物体、人脸、汽车、行人的预训练模型。
PaddleOCR提供直接可以应用的OCR解决方案——从文本检测、方向矫正到文本识别整条pipeline帮你打通，还提供直接可用的中英文OCR预训练模型、OCR标注工具和数据合成工具，帮你整理好各种OCR的数据集。PaddleOCR这种一站式服务，大大降低了工业应用OCR的门槛，我想这应该是PaddleOCR能够吸引这么多人使用的重要原因。
对比
总体看来，OpenMMLab和Paddle系列做得比较成功，一个面向学术研究，一个面向工业应用，有点像深度学习框架中的PyTorch和TensorFlow。
OpenMMLab和百度飞桨都是目前比较受欢迎的开源深度学习框架，但是它们的定位和应用场景略有不同。OpenMMLab主要是针对计算机视觉领域，提供了一系列高质量的视觉任务代码库和模型，方便研究人员和开发者快速构建和训练视觉任务模型。而百度飞桨则是一个全面的深度学习框架，支持多种应用场景，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
如果你想要快速部署一个视觉任务的模型，比如目标检测、分割或识别等，可以考虑使用OpenMMLab，因为它提供了一系列预训练的模型和代码库，方便直接调用和使用。此外，OpenMMLab还提供了一个基于Docker的快速部署方案，可以快速搭建和部署模型服务。
如果你想要快速部署一个全面的深度学习应用场景的模型，可以考虑使用百度飞桨，因为它提供了全面的深度学习框架支持，并且支持多种平台和环境，包括单机、分布式、移动端等。此外，百度飞桨还提供了一个高效的部署工具——Paddle Lite，可以将深度学习模型快速部署到移动端、嵌入式设备等不同平台上。
