README_zh-CN.md 10.9 KB
Newer Older
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
<div align="center">
    <img src="https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmcv/master/docs/mmcv-logo.png" width="300"/>
</div>

[![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)

[English](README.md) | 简体中文

## 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:

- [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv): 计算机视觉基础库
- [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): 图像分类工具箱
- [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): 目标检测工具箱
- [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): 新一代通用 3D 目标检测平台
- [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): 语义分割工具箱
- [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): 新一代视频理解工具箱
- [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): 一体化视频目标感知平台
- [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): 姿态估计工具箱
- [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/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](http://mmcv.readthedocs.io/en/latest)

提示: MMCV 需要 Python 3.6 以上版本。

## 安装

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

```python
pip install mmcv
```

b. 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](https://pytorch.org/)

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

```shell
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}````{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

```shell
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

```shell
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}````{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

```shell
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:

<table class="docutils">
  <tbody>
    <tr>
      <th width="80"> CUDA </th>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
95
      <th valign="bottom" align="left" width="100">torch 1.8</th>
96
97
98
99
100
101
      <th valign="bottom" align="left" width="100">torch 1.7</th>
      <th valign="bottom" align="left" width="100">torch 1.6</th>
      <th valign="bottom" align="left" width="100">torch 1.5</th>
      <th valign="bottom" align="left" width="100">torch 1.4</th>
      <th valign="bottom" align="left" width="100">torch 1.3</th>
    </tr>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
102
103
104
105
106
107
108
109
110
    <tr>
      <td align="left">11.1</td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
    </tr>
111
112
    <tr>
      <td align="left">11.0</td>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
113
      <td align="left"> </td>
114
115
116
117
118
119
120
121
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
    </tr>
    <tr>
      <td align="left">10.2</td>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
122
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
123
124
125
126
127
128
129
130
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"> </td>
      <td align="left"> </td>
    </tr>
    <tr>
      <td align="left">10.1</td>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
131
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
132
133
134
135
136
137
138
139
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.4.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.3.0/index.html</code></pre> </details> </td>
    </tr>
    <tr>
      <td align="left">9.2</td>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
140
      <td align="left"> </td>
141
142
143
144
145
146
147
148
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.4.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.3.0/index.html</code></pre> </details> </td>
    </tr>
    <tr>
      <td align="left">cpu</td>
zhouzaida's avatar
zhouzaida committed
149
       <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.4.0/index.html</code></pre> </details> </td>
      <td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.3.0/index.html</code></pre> </details> </td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

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

```python
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](docs/onnxruntime_op.md)

如果想从源码编译 MMCV,请参考[该文档](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/build.html)

## FAQ

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](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/trouble_shooting.html) 看是否已经有解决方案。

## 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](CONTRIBUTING.md)来了解参与项目贡献的相关指引。