mmrotate
v0.3.4
Документация | Установка | ? Модель зоопарка | ? Обновить новости | Продолжающиеся проекты | ? Проблемы отчетности
Английский | 简体中文
MMROTATE-это набор инструментов из открытого исходного кода для обнаружения вращающихся объектов на основе Pytorch. Это часть проекта OpenMMLAB.
Главная ветвь работает с Pytorch 1.6+ .
Поддержать несколько угловых представлений
MMROTATE предоставляет три основных угловых представления для соответствия различным настройкам бумаги.
Модульный дизайн
Мы разлагаем структуру обнаружения вращающихся объектов на различные компоненты, что делает его гораздо простым и гибким для создания новой модели путем объединения различных модулей.
Сильная базовая линия и состояние искусства
Набор инструментов обеспечивает прочные базовые показатели и современные методы в обнаружении вращающихся объектов.
Мы рады объявить о нашей последней работе по задачам распознавания объектов в реальном времени, RTMDET , семействе полностью сверточных одностадийных детекторов. RTMDET не только достигает наилучшего компромисса-параметров и точечности при обнаружении объектов от крошечного до лишних размеров модели, но также обеспечивает новые современные характеристики для сегментации экземпляра и повернутых задач обнаружения объектов. Подробности можно найти в техническом отчете. Предварительно обученные модели здесь.
| Задача | Набор данных | Доступа | FPS (TRT FP16 BS1 3090) |
|---|---|---|---|
| Обнаружение объекта | Коко | 52,8 | 322 |
| Сегментация экземпляра | Коко | 44,6 | 188 |
| Объяснение повернутого объекта | Дота | 78.9 (одномасштабное) /81.3 (многомасштабное) | 121 |
0,3,4 был выпущен в 01/02/2023:
Пожалуйста, обратитесь к Changelog.md для деталей и истории выпуска.
MMROTATE зависит от Pytorch, MMCV и MMDetection. Ниже приведены быстрые шаги для установки. Пожалуйста, обратитесь к руководству по установке для более подробной инструкции.
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 . Пожалуйста, смотрите get_started.md для базового использования mmrotate. Мы предоставляем учебник Colab и другие учебные пособия для:
Результаты и модели доступны в readme.md из каталога конфигурации каждого метода. Резюме можно найти на странице модельного зоопарка.
Пожалуйста, обратитесь к data_preparation.md, чтобы подготовить данные.
Пожалуйста, обратитесь к FAQ для часто задаваемых вопросов.
Мы ценим все вклады для улучшения MMROTATE. Пожалуйста, обратитесь к Anforming.md для руководства.
MMRotate - это проект с открытым исходным кодом, который вносится исследователи и инженеры из различных колледжей и компаний. Мы ценим всех участников, которые реализуют свои методы или добавляют новые функции, а также пользователей, которые дают ценные отзывы. Мы желаем, чтобы инструментальный ящик и эталон могли служить растущему исследовательскому сообществу, предоставив гибкий инструментарий для повторного представления существующих методов и разработки собственных новых методов.
Если вы используете этот набор инструментов или эталон в своем исследовании, пожалуйста, укажите этот проект.
@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 }
}Этот проект выпущен по лицензии Apache 2.0.
