mirror of https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
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## 介绍 MMCV
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MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库，它支持了很多开源项目，例如：
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- [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): OpenMMLab 项目、算法、模型的统一入口
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- [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): OpenMMLab 图像分类工具箱与测试基准
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- [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab 检测工具箱与测试基准
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- [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): OpenMMLab 新一代通用3D目标检测平台
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- [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱与测试基准
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- [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab 新一代视频理解工具箱与测试基准
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- [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
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- [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱与测试基准
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- [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting): OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
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- [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
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- [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 新一代生成模型工具箱
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- [MMFlow](https://github.com/open-mmlab/mmflow): OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
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- [MMFewShot](https://github.com/open-mmlab/mmfewshot): OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
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- [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
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- [MMSelfSup](https://github.com/open-mmlab/mmselfsup): OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
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- [MMRazor](https://github.com/open-mmlab/mmrazor): OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
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MMCV 提供了如下众多功能：
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- 通用的 IO 接口
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- 图像和视频处理
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- 图像和标注结果可视化
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- 常用小工具（进度条，计时器等）
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- 基于 PyTorch 的通用训练框架
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- 多种 CNN 网络结构
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- 高质量实现的常见 CUDA 算子
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如想了解更多特性和使用，请参考[文档](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest)。
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MMCV 需要 Python 3.6 以上版本。
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