mmcv/README_zh-CN.md at 6d9e4a9b784188ba8db5e610c2f56f8a03f44649 - mmcv

8.2 KiB

Raw Blame History

OpenMMLab 官网 ^HOT OpenMMLab 开放平台 ^{TRY IT OUT}

English | 简体中文

简介

MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库，它提供了以下功能：

MMCV 支持多种平台，包括：

Linux
Windows
macOS

如想了解更多特性和用法，请参考文档。

提示: MMCV 需要 Python 3.6 以上版本。

安装

MMCV 有两个版本：

mmcv-full: 完整版，包含所有的特性以及丰富的开箱即用的 CPU 和 CUDA 算子。
mmcv: 精简版，不包含 CPU 和 CUDA 算子但包含其余所有特性和功能，类似 MMCV 1.0 之前的版本。如果你不需要使用算子的话，精简版可以作为一个考虑选项。

注意: 请不要在同一个环境中安装两个版本，否则可能会遇到类似 ModuleNotFound 的错误。在安装一个版本之前，需要先卸载另一个。如果 CUDA 可用，强烈推荐安装 mmcv-full。

安装 mmcv-full

在安装 mmcv-full 之前，请确保 PyTorch 已经成功安装在环境中，可以参考 PyTorch 官方安装文档。

在 Linux 和 Windows 平台安装 mmcv-full 的命令如下（如果你的系统是 macOS，请参考源码安装 mmcv-full）

pip install -U openmim
mim install mmcv-full

如果需要指定 mmcv-full 的版本，可以使用以下命令

mim install mmcv-full==1.5.0

如果发现上述的安装命令没有使用预编译包（以 .whl 结尾）而是使用源码包（以 .tar.gz 结尾）安装，则有可能是我们没有提供和当前环境的 PyTorch 版本、CUDA 版本相匹配的 mmcv-full 预编译包，此时，你可以源码安装 mmcv-full。

使用预编译包的安装日志

Looking in links: https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html
Collecting mmcv-full
Downloading https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/mmcv_full-1.6.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl

使用源码包的安装日志

Looking in links: https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html
Collecting mmcv-full==1.6.0
Downloading mmcv-full-1.6.0.tar.gz

更多安装方式请参考安装文档。

安装 mmcv

如果你需要使用和 PyTorch 相关的模块，请确保 PyTorch 已经成功安装在环境中，可以参考 PyTorch 官方安装文档。

pip install -U openmim
mim install mmcv

支持的开源项目

MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具箱
MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

FAQ

如果你遇到了安装问题或者运行时问题，请查看问题解决页面是否已有解决方案。如果问题仍然没有解决，欢迎提 issue。

贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMCV 所作出的努力。请参考贡献指南来了解参与项目贡献的相关指引。

许可证

MMCV 目前以 Apache 2.0 的许可证发布，但是其中有一部分功能并不是使用的 Apache2.0 许可证，我们在许可证中详细地列出了这些功能以及他们对应的许可证，如果您正在从事盈利性活动，请谨慎参考此文档。

欢迎加入 OpenMMLab 社区

扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的知乎官方账号，加入 OpenMMLab 团队的官方交流 QQ 群，或添加微信小助手”OpenMMLabwx“加入官方交流微信群。

我们会在 OpenMMLab 社区为大家

📢 分享 AI 框架的前沿核心技术
💻 解读 PyTorch 常用模块源码
📰 发布 OpenMMLab 的相关新闻
🚀 介绍 OpenMMLab 开发的前沿算法
🏃 获取更高效的问题答疑和意见反馈
🔥 提供与各行各业开发者充分交流的平台

干货满满 📘，等你来撩 💗，OpenMMLab 社区期待您的加入 👬

8.2 KiB Raw Blame History Unescape Escape

简介

安装