Введение

MMRotate — это набор инструментов с открытым исходным кодом для обнаружения повёрнутых объектов на основе PyTorch. Он является частью проекта OpenMMLab.

Основная ветка работает с PyTorch 1.6+.

https://user-images.githubusercontent.com/10410257/154433305-416d129b-60c8-44c7-9ebb-5ba106d3e9d5.MP4

Основные функции:

• Поддержка различных представлений углов;
• Модульная конструкция;
• Сильные базовые показатели и современные методы обнаружения повёрнутых объектов.

Что нового?

Основные моменты

Мы рады представить нашу последнюю работу по задачам распознавания объектов в реальном времени, RTMDet, семейству полностью свёрточных одностадийных детекторов. RTMDet не только обеспечивает наилучший компромисс между параметрами и точностью при обнаружении объектов от крошечных до очень больших размеров моделей, но также демонстрирует новые передовые результаты в задачах сегментации экземпляров и обнаружения повёрнутых объектов. Подробности можно найти в техническом отчёте. Предварительно обученные модели находятся здесь.

Анимированные изображения и видеофайлы не включены в перевод. Вклад.

MMRotate — это проект с открытым исходным кодом, в который вносят свой вклад исследователи и инженеры из разных колледжей и компаний. Мы благодарны всем участникам, которые реализуют свои методы или добавляют новые функции, а также пользователям, которые дают ценные отзывы. Мы надеемся, что набор инструментов и бенчмарк смогут послужить растущему исследовательскому сообществу, предоставляя гибкий инструментарий для повторной реализации существующих методов и разработки собственных новых методов.

Цитирование.

Если вы используете этот набор инструментов или бенчмарк в своём исследовании, пожалуйста, укажите ссылку на 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}
}

Лицензия.

Этот проект выпущен под лицензией Apache 2.0.

Проекты в OpenMMLab.

• MMCV (https://github.com/open-mmlab/mmcv): основополагающая библиотека OpenMMLab для компьютерного зрения.
• MIM (https://github.com/open-mmlab/mim): MIM устанавливает пакеты OpenMMLab.
• MMClassification (https://github.com/open-mmlab/mmclassification): набор инструментов и бенчмарк классификации изображений OpenMMLab.
• MMDetection (https://github.com/open-mmlab/mmdetection): набор инструментов и бенчмарк обнаружения OpenMMLab.
• MMDetection3D (https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): платформа следующего поколения OpenMMLab для общего обнаружения трёхмерных объектов.
• MMRotate (https://github.com/open-mmlab/mmrotate): набор инструментов и бенчмарк для обнаружения повёрнутых объектов OpenMMLab.
• MMSegmentation (https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): набор инструментов и бенчмарк семантической сегментации OpenMMLab.
• MMOCR (https://github.com/open-mmlab/mmocr): набор инструментов OpenMMLab для обнаружения, распознавания и понимания текста.
• MMPose (https://github.com/open-mmlab/mmpose): набор инструментов и бенчмарк оценки позы OpenMMLab.
• MMHuman3D (https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): набор инструментов и бенчмарк параметрической модели человека 3D OpenMMLab.
• MMSelfSup (https://github.com/open-mmlab/mmselfsup): набор инструментов и бенчмарк самообучения OpenMMLab.
• MMRazor (https://github.com/open-mmlab/mmrazor): набор инструментов и бенчмарк сжатия моделей OpenMMLab.
• MMFewShot (https://github.com/open-mmlab/mmfewshot): набор инструментов и бенчмарк обучения на малом количестве данных OpenMMLab.
• MMAction2 (https://github.com/open-mmlab/mmaction2): набор инструментов и бенчмарк понимания действий следующего поколения OpenMMLab.
• MMTracking (https://github.com/open-mmlab/mmtracking): набор инструментов видеовосприятия OpenMMLab и бенчмарк.
• MMFlow (https://github.com/open-mmlab/mmflow): набор инструментов оптического потока и бенчмарк OpenMMLab.
• MMEditing (https://github.com/open-mmlab/mmediting): набор инструментов для редактирования изображений и видео OpenMMLab.
• MMGeneration (https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): набор генеративных моделей для изображений и видео OpenMMLab.
• MMDeploy (https://github.com/open-mmlab/mmdeploy): среда развёртывания моделей OpenMMLab.