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## 介绍 MMCV

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    <img src="https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmcv/master/docs/mmcv-logo.png" width="300"/>
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[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/mmcv)](https://pypi.org/project/mmcv) [![badge](https://github.com/open-mmlab/mmcv/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmcv/actions) [![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmcv/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmcv) [![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/mmcv.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/LICENSE)

## 简介

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：

- [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): OpenMMLab 图像分类工具箱
- [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab 目标检测工具箱
- [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱
- [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱
- [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting): OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱

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](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest)。

提示: MMCV 需要 Python 3.6 以上版本。