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MMRotate は、PyTorch をベースにした回転オブジェクト検出のためのオープンソースのツールボックスです。 これはOpenMMLabプロジェクトの一部です。
マスターブランチはPyTorch 1.6+ で動作します。
複数の角度表現をサポート
MMRotateは、異なる用紙設定を満たすために3つの主流の角度表現を提供します。
モジュラー設計
回転した物体検出フレームワークをさまざまなコンポーネントに分解します。 これにより、さまざまなモジュールを組み合わせて新しいモデルを構築することが非常に簡単かつ柔軟になります。
強力なベースラインと最先端の技術
ツールボックスは、回転物体検出における強力なベースラインと最先端の方法を提供します。
0.3.3は 27/10/2022 にリリースされました:
詳細やリリース履歴についてはchangelog.mdをご参照ください。
MMRotate はPyTorch、MMCV、MMDetection に依存しています。 以下は、インストールの簡単な手順です。 詳細な手順については、インストールガイドを参照してください。
conda create -n open-mmlab python=3.7 pytorch==1.7.0 cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip install openmim
mim install mmcv-full
mim install mmdet
git clone https://github.com/open-mmlab/mmrotate.git
cd mmrotate
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
MMRotate の基本的な使い方についてはget_started.mdを参照してください。 コラボチュートリアルとその他のチュートリアルを提供します。
結果とモデルは、各メソッドの config ディレクトリのREADME.mdにあります。 概要はモデル動物園のページにあります。
データを準備するには、data_preparation.mdを参照してください。
よくある質問については、FAQを参照してください。
MMRotateを改善するためのすべての貢献に感謝します。貢献ガイドラインについては、CONTRIBUTING.mdを参照してください。
MMRotateは、さまざまな大学や企業の研究者やエンジニアによって貢献されているオープンソースプロジェクトです。メソッドを実装したり、新しい機能を追加したりするすべての貢献者、および貴重なフィードバックを提供してくれたユーザーに感謝します。ツールボックスとベンチマークが、既存のメソッドを再実装し、独自の新しいメソッドを開発するための柔軟なツールキットを提供することにより、成長する研究コミュニティに役立つことを願っています。
このツールボックスまたはベンチマークを研究に使用する場合は、このプロジェクトを引用してください。
@inproceedings{zhou2022mmrotate,
title = {MMRotate: A Rotated Object Detection Benchmark using PyTorch},
author = {Zhou, Yue and Yang, Xue and Zhang, Gefan and Wang, Jiabao and Liu, Yanyi and
Hou, Liping and Jiang, Xue and Liu, Xingzhao and Yan, Junchi and Lyu, Chengqi and
Zhang, Wenwei and Chen, Kai},
booktitle={Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia},
year={2022}
}
このプロジェクトはApache 2.0 ライセンスの下でリリースされています。