MMF是Facebook AI research的视觉和语言多模态研究的模块化框架。MMF包含最先进的视觉和语言模型的参考实现，并为Facebook AI research的多个研究项目提供了支持。查看内部或基于MMF构建的项目的完整列表在这里.

MMF由PyTorch提供支持，支持分布式训练，具有非个性化、可扩展性和快速性。使用MMF引导数据库通过遵循安装说明。查看MMF功能列表在这里.

MMF还充当起动机代码库针对愿景和语言数据集（仇恨Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战）。MMF的前身是Pythia。下一个视频将概述数据集和模型在MMF中的工作方式。检查MMF视频概述.

遵循中的安装说明文档.

了解有关MMF的更多信息在这里.

如果您在工作中使用MMF或使用MMF中发布的任何模型，请引用：

@杂项{信号2020 mmf,作者={辛格、阿曼普雷特和戈斯瓦米、韦达努吉和娜塔拉詹、维维克和江、俞和陈、辛雷和沙阿、会见和
Rohrbach、Marcus和Batra、Dhruv和Parikh、Devi},标题={MMF：视觉和语言研究的多模式框架},如何发布={\网址{https://github.com/facebookresearch/mmf}},年={2020}}

MMF根据BSD许可证获得许可，该许可证在许可证文件