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介绍

English | 简体中文

MMRotate 是一款基于 PyTorch 的旋转框检测的开源工具箱,是 OpenMMLab 项目的成员之一。

主分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。

video.MP4
主要特性
  • 支持多种角度表示法

    MMRotate 提供了三种主流的角度表示法以满足不同论文的配置。

  • 模块化设计

    MMRotate 将旋转框检测任务解耦成不同的模块组件,通过组合不同的模块组件,用户可以便捷地构建自定义的旋转框检测算法模型。

  • 强大的基准模型与SOTA

    MMRotate 提供了旋转框检测任务中最先进的算法和强大的基准模型.

更新日志

最新的 0.2.0 版本已经在 2022.03.14 发布:

如果想了解更多版本更新细节和历史信息,请阅读更新日志

安装

请参考 安装指南 进行安装。

教程

请参考 get_started.md 了解 MMRotate 的基本使用。 我们为初学者提供了 colab 教程。 MMRotate 也提供了其他更详细的教程:

模型库

各个模型的结果和设置都可以在对应的 config(配置)目录下的 README.md 中查看。 整体的概况也可也在 模型库 页面中查看。

支持的算法

模型需求

我们将跟进学界的最新进展,并支持更多算法和框架。如果您对 MMRotate 有任何功能需求,请随时在 MMRotate Roadmap 中留言。

数据准备

请参考 data_preparation.md 进行数据集准备。

常见问题

请参考 FAQ 了解其他用户的常见问题。

参与贡献

我们非常欢迎用户对于 MMRotate 做出的任何贡献,可以参考 CONTRIBUTION.md 文件了解更多细节。

致谢

MMRotate 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者,以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具,供用户复现现有算法并开发自己的新模型,从而不断为开源社区提供贡献。

引用

如果您觉得 MMRotate 对您的研究有所帮助,请考虑引用它:

@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}
}

许可证

该项目采用 Apache 2.0 license 开源协议。

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  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
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  • MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
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