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数据检查于 2026-08-13. Data may be stale - beyond the review cycle. 审查周期记录在方法论页面。 方法论

open-mmlab/mmrotate

软件工具 Tier A perception_ai Apache-2.0
官方确认

OpenMMLab 旋转目标检测工具箱,适用于航拍/遥感场景。

概览

面向旋转边界框检测的工具箱,官方仓库:https://github.com/open-mmlab/mmrotate。

工程快照

用途与任务 7
最适合
  • aerial imagery analysis
  • satellite imagery object detection
  • oriented object detection research
  • benchmarking rotated detectors
主要任务
  • training rotated detectors on DOTA, HRSC2016, UCAS-AOD datasets
  • evaluating oriented bounding box (OBB) models
  • deploying rotated detection pipelines in PyTorch
技术栈与生态
资源类型
软件工具
生态系统
detection · openmmlab · pytorch · rotated-object
许可与法律
许可证
Apache-2.0 (推断)
生命周期与时效性 展开
维护状态
活跃维护
最新版本
未记录
最近活动
2026-08-11
最近检查
2026-08-13
验证状态
官方确认

解决什么问题

Rotated object detection for aerial/satellite imagery where objects have arbitrary orientations; standard horizontal bounding boxes insufficient for dense, oriented targets like vehicles, ships, aircraft.

主要用例

  • training rotated detectors on DOTA, HRSC2016, UCAS-AOD datasets
  • evaluating oriented bounding box (OBB) models
  • deploying rotated detection pipelines in PyTorch

次要用例

  • data augmentation for oriented objects
  • model conversion to ONNX/TensorRT for edge deployment
  • synthetic data generation for rotated objects

何时使用

考虑使用

  • need oriented bounding boxes not horizontal boxes
  • working with aerial/satellite datasets (DOTA, HRSC)
  • require OpenMMLab ecosystem integration
  • need reproducible benchmarks for rotated detection

采用前需验证

  • PyTorch version compatibility (check mmrotate release notes)
  • CUDA/cuDNN version for training speed
  • dataset license compliance for commercial use
  • inference latency on target hardware (Jetson, x86)

在技术栈中的位置

技术层 perception_localization

上游 / 依赖

从这里开始

repo https://github.com/open-mmlab/mmrotate 文档 https://mmrotate.readthedocs.io/en/latest/

采用检查清单

  • 需验证 PyTorch version compatibility (check mmrotate release notes)
  • 需验证 CUDA/cuDNN version for training speed
  • 需验证 dataset license compliance for commercial use
  • 需验证 inference latency on target hardware (Jetson, x86)

以上检查项只有在官方来源确认后才能标记为“已验证”;无法确认的保持未验证。

已知限制与未知项

已知限制

  • horizontal box detectors cannot be directly reused without modification
  • OBB annotation tools less mature than horizontal box tools
  • fewer pre-trained rotated models vs horizontal detection
  • evaluation metrics ([email protected] OBB) differ from standard COCO metrics

未公开验证

  • real-time performance on embedded targets (Jetson Orin, Snapdragon Flight)
  • long-term maintenance cadence after OpenMMLab 3.x migration
  • support for rotated instance segmentation vs detection only

替代与相关工具

相关工具

如何使用?

从下方记录的入口开始,然后对照技术清单进行验证。

  • 官方网站 https://mmrotate.readthedocs.io/en/latest/
  • 仓库 https://github.com/open-mmlab/mmrotate
  • 文档 https://mmrotate.readthedocs.io/en/latest/

技术清单

  • 通过 许可证已识别 已记录: Apache-2.0
  • 通过 维护信号 活跃维护
  • 通过 验证状态 官方确认
  • 通过 已附加来源证据 1 个来源记录
  • 需复核 已记录最新版本 未记录

官方链接

元数据与治理

许可证 Apache-2.0 — 推断
商业化模式未知
维护状态活跃维护
验证状态 官方确认 — 已通过官方仓库 API 响应确认,证据见下方来源引用。
最新版本未记录
最新发布未记录
最近活动2026-08-11
最近检查2026-08-13
首次发现未记录

数据集事实

以上事实仅来自官方数据集卡,未确认字段保持未知。

相关资源与依赖

近期动态

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