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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：
- MMCV: 计算机视觉基础库
- MMClassification: 图像分类工具箱
- MMDetection: 目标检测工具箱
- MMDetection3D: 新一代通用 3D 目标检测平台
- MMSegmentation: 语义分割工具箱
- MMAction2: 新一代视频理解工具箱
- MMTracking: 一体化视频目标感知平台
- MMPose: 姿态估计工具箱
- MMEditing: 图像视频编辑工具箱
MMCV 提供了如下众多功能：
- 通用的 IO 接口
- 图像和视频处理
- 图像和标注结果可视化
- 常用小工具（进度条，计时器等）
- 基于 PyTorch 的通用训练框架
- 多种 CNN 网络结构
- 高质量实现的常见 CUDA 算子
如想了解更多特性和使用，请参考文档。
提示: MMCV 需要 Python 3.6 以上版本。
MMCV 有两个版本：
- mmcv: 精简版，不包含 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 CUDA 算子的话，精简版可以作为一个考虑选项。
- mmcv-full: 完整版，包含所有的特性以及丰富的开箱即用的 CUDA 算子。注意完整版本可能需要更长时间来编译。
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。
a. 安装精简版
pip install mmcvb. 安装完整版
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 官方文档。
我们提供了不同 PyTorch 和 CUDA 版本的 mmcv-full 预编译包，可以大大简化用户安装编译过程。强烈推荐通过预编译包来安装。
i. 安装最新版本
如下是安装最新版 mmcv-full 的命令
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html请将链接中的 {cu_version} 和 {torch_version} 根据自身需求替换成实际的版本号，例如想安装和 CUDA 11、PyTorch 1.7.0 兼容的最新版 mmcv-full，使用如下替换过的命令
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html如果想知道更多 CUDA 和 PyTorch 版本的命令，可以参考下面的表格，将链接中的 =={mmcv_version} 删去即可。
ii. 安装特定的版本
如下是安装特定版本 mmcv-full 的命令
pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html首先请参考版本发布信息找到想要安装的版本号，将 {mmcv_version} 替换成该版本号，例如 1.2.2。
然后将链接中的 {cu_version} 和 {torch_version} 根据自身需求替换成实际的版本号，例如想安装和 CUDA 11、PyTorch 1.7.0 兼容的 mmcv-full 1.2.2 版本，使用如下替换过的命令
pip install mmcv-full==1.2.2 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html对于更多的 PyTorch 和 CUDA 版本组合，请参考下表：
| CUDA | torch 1.8 | torch 1.7 | torch 1.6 | torch 1.5 | torch 1.4 | torch 1.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 11.1 | 安装 |
|||||
| 11.0 | 安装 |
|||||
| 10.2 | 安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
||
| 10.1 | 安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
| 9.2 | 安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
|
| cpu | 安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
安装 |
除了使用预编译包之外，另一种方式是在本地进行编译，直接运行下述命令
pip install mmcv-full但注意本地编译可能会耗时 10 分钟以上。
c. 安装完整版并且编译 onnxruntime 的自定义算子
- 详细的指南请查看 这里。
如果想从源码编译 MMCV，请参考该文档。
如果你遇到了安装问题，CUDA 相关的问题或者 RuntimeErrors，可以首先参考问题解决页面 看是否已经有解决方案。
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。