mmcv

 

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亮点

OpenMMLab 团队于2022年9月1日在世界人工智能大会上发布了新一代训练引擎 MMEngine。它是一个用于训练深度学习模型的基础库。与 MMCV 相比，它提供了一个通用且强大的运行器，一个更加统一的开放架构，以及更加可定制的训练流程。

MMCV v2.0.0 正式版于2023年4月6日发布。在2.x版本中，我们移除了与训练过程相关的组件，并添加了数据变换模块。此外，从2.x开始，我们将包名称从 mmcv 更改为 mmcv-lite，将 mmcv-full 更改为 mmcv。详情请参见兼容性文档。

MMCV 将同时维护 1.x（对应原 master 分支）和 2.x（对应 main 分支，现为默认分支）版本。详情请参见分支维护计划。

简介

MMCV 是一个面向计算机视觉研究的基础库，它提供以下功能：

• 图像/视频处理
• 图像和标注可视化
• 图像变换
• 各种 CNN 网络结构
• 高质量实现的常见 CPU 和 CUDA 算子

它支持以下系统：

• Linux
• Windows
• macOS

更多特性和用法请参考文档。

注意：MMCV 需要 Python 3.7+。

安装

MMCV 有两个版本：

• mmcv：完整版，具有完整功能和各种开箱即用的 CUDA 算子。构建时间较长。
• mmcv-lite：精简版，不包含 CUDA 算子但包含其他所有功能，类似于 mmcv<1.0.0。当您不需要这些 CUDA 算子时，它很有用。

注意：请勿在同一环境中安装两个版本，否则可能会遇到类似 ModuleNotFound 的错误。您需要在安装另一个版本之前卸载一个版本。如果 CUDA 可用，强烈建议安装完整版。

安装 mmcv

在安装 mmcv 之前，请确保按照 PyTorch 官方安装指南 成功安装了 PyTorch。对于苹果芯片用户，请使用 PyTorch 1.13+。

安装 mmcv 的命令：

pip install -U openmim
mim install mmcv

如果您需要指定 mmcv 的版本，可以使用以下命令：

mim install mmcv==2.0.0

如果您发现上述安装命令没有使用以 .whl 结尾的预构建包，而是使用以 .tar.gz 结尾的源包，您可能没有与 PyTorch 或 CUDA 或 mmcv 版本对应的预构建包，在这种情况下，您可以从源代码构建 mmcv。

有关更多安装方法，请参考安装文档。

安装 mmcv-lite

如果您需要使用 PyTorch 相关模块，请确保通过参考 PyTorch 官方安装指南 在您的环境中成功安装了 PyTorch。

pip install -U openmim
mim install mmcv-lite

常见问题

如果您遇到一些安装问题、CUDA 相关问题或运行时错误，您可以首先参考这个常见问题解答。 如果您遇到安装问题或运行时问题，可以首先参考这个常见问题解答，看看是否有解决方案。如果问题仍未解决，欢迎提出issue。

引用

如果您在研究中发现这个项目有用，请考虑引用：

@misc{mmcv,
    title={{MMCV: OpenMMLab} Computer Vision Foundation},
    author={MMCV Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmcv}},
    year={2018}
}

贡献

我们感谢所有为改进MMCV做出的贡献。请参阅CONTRIBUTING.md了解贡献指南。

许可证

MMCV采用Apache 2.0许可证发布，但该库中的某些特定操作使用其他许可证。如果您将我们的代码用于商业用途，请仔细查看LICENSES.md。

分支维护计划

MMCV目前有四个分支，分别是main、1.x、master和2.x，其中2.x是main分支的别名，master是1.x分支的别名。未来将删除2.x和master分支。MMCV的分支经历以下三个阶段：

OpenMMLab项目

• MMEngine：OpenMMLab深度学习模型训练基础库。
• MMCV：OpenMMLab计算机视觉基础库。
• MIM：MIM安装OpenMMLab软件包。
• MMClassification：OpenMMLab图像分类工具箱和基准。
• MMDetection：OpenMMLab目标检测工具箱和基准。
• MMDetection3D：OpenMMLab新一代通用3D目标检测平台。
• MMRotate：OpenMMLab旋转目标检测工具箱和基准。
• MMYOLO：OpenMMLab YOLO系列工具箱和基准。
• MMSegmentation：OpenMMLab语义分割工具箱和基准。
• MMOCR：OpenMMLab文本检测、识别和理解工具箱。
• MMPose：OpenMMLab姿态估计工具箱和基准。
• MMHuman3D：OpenMMLab 3D人体参数化模型工具箱和基准。
• MMSelfSup：OpenMMLab自监督学习工具箱和基准。
• MMRazor：OpenMMLab模型压缩工具箱和基准。
• MMFewShot：OpenMMLab少样本学习工具箱和基准。
• MMAction2：OpenMMLab新一代动作理解工具箱和基准。
• MMTracking：OpenMMLab视频感知工具箱和基准。
• MMFlow：OpenMMLab光流工具箱和基准。
• MMEditing：OpenMMLab图像和视频编辑工具箱。
• MMGeneration：OpenMMLab图像和视频生成模型工具箱。
• MMDeploy：OpenMMLab模型部署框架。