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MMRotate は、PyTorch に基づく回転オブジェクト検出用のオープンソース ツールボックスです。これはOpenMMLab プロジェクトの一部です。
master 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、さまざまな用紙設定に対応するために、3 つの主流の角度表現を提供します。
モジュール設計
回転オブジェクト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簡単かつ柔軟に構築できます。
強力なベースラインと最新技術
このツールボックスは、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。
0.3.2は 2022 年 6 月 7 日にリリースされました。
詳細とリリース履歴については、 changelog.mdを参照してください。
MMRotate はPyTorch、MMCV、およびMMDetectionに依存します。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の基本的な使用方法については、get_started.mdを参照してください。colab チュートリアル、および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で入手できます。概要は、Model Zooのページにあります。
data_preparation.mdを参照してデータを準備してください。
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。寄稿の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たオープン 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する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、既存の方法を再実装し、独自の新しい方法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で使用する場合は、このプロジェクトを引用してください。
@article{mmrotate2022,
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},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13317},
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。