近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。在各种计算机视觉模型和应用层出不穷的当下，如何把握发展脉络，跟进领域前沿发展呢？微软创建了一个库，提供构建计算机视觉系统的大量示例和最佳实践指导原则。这个库旨在构建一个全面的集合，涵盖利用了计算机视觉算法、神经架构和系统运行方面近期进展的工具和示例。该库没有从头开始创建实现，而是基于已有的 SOTA 库发展而来，并围绕加载图像数据、优化和评估模型、扩展至云端构建了额外的工具函数。此外，微软团队表示，希望通过该项目回答计算机视觉领域的常见问题、指出频繁出现的缺陷问题，并展示如何利用云进行模型训练和部署。该库中所有示例以 Jupyter notebooks 和常见工具函数的形式呈现。所有示例均使用 PyTorch 作为底层深度学习库。