而在 MMRotate 1.x 中,我们搭上了 OpenMMLab 2.0 的顺风车,顺势将所有组件都注册到了 MMEngine 下面,与其他算法库平级。 这使得 MMRotate 1.x 可以和 OpenMMLab 2.0 中的其他算法库更加优雅地进行跨库调用,也为 MMRotate 带来了更多的玩法和可能性。 OpenMMLab 2.0 全家桶 后续我们将继续完善 MMRotate 的教程...
以ss_train.json文件为例,“img_dirs”为DOTA数据集图像所在的路径,我下载解压后的图像都在"D:\\Trial\\MMRotate\\mmrotate-1.x\\mmrotate-1.x\\syh\\DOTA\\images"下,那么“img_dirs”对应填写即可;“ann_dirs”为DOTA数据集标签数据所在的路径,我可以填写"D:\\Trial\\MMRotate\\mmrotate-1.x\\mm...
从上面的大图中可以看出本系列文章学习的MMRotate,其底层架构从下往上依次为Pytorch、MMCV(这个目前地位很尴尬、只能提供一些基础的图像操作了)、MMEngine和MMDetection。其中,Pytorch和MMCV就不介绍了,需要的去看下相关文档(顺便提供下Numpy的): numpy.repeat - NumPy v1.26 Manualnumpy.org/doc/stable/reference/...
要使用mmrotate训练自己的数据集,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 准备自己的数据集 首先,你需要准备自己的数据集,并按照mmrotate的数据格式进行组织和标注。mmrotate主要支持DOTA格式的数据集,每个图像对应的标注文件应包含目标的位置、类别等信息。如果你的数据集不是DOTA格式,你需要将其转换为DOTA格式,或者编写自定...
Mmrotate是OpenMMLab开源的专注于旋转目标检测的工具箱,里面提供了强大、高效的基准模型,以及一系列旋转目标检测的相关工具。解决了目前旋转目标检测开源代码库依赖算子和学习框架不同带来的困难,便于复现、对比不同的检测模型。 一、环境配置 环境配置的流程如下: ...
MMDetection中的MMRotate模块用于遥感旋转目标检测时，使用RTMDet模型在DOTA数据集上进行训练的步骤如下：数据集准备：从DOTA数据集官网下载并解压DOTAv1.0数据集，该数据集包含图片和对应的标签文档。使用MMDetection或MMRotate提供的split工具对数据集进行分割，以适应训练需求。修改配置文件中的参数，指定图片...
mmrotate的旋转框定义 mmrotate是一种旋转框定义方法,它是一个基于坐标变换的算法。它用于将一个物体绕着给定的中心点进行旋转。旋转框的定义包括旋转中心、角度和坐标变换。 首先,旋转框的定义需要一个旋转中心。旋转中心是物体绕其旋转的点,通常是物体的几何中心。确定旋转中心非常重要,因为它决定了旋转的基准点。
MMRotate是MMDetection中的一个模块，用于解决旋转目标检测问题。它在传统目标检测基础上引入角度回归和候选框修正策略，适用于倾斜矩形、旋转边界框等旋转目标的检测与定位。MMRotate与基础目标检测算法（如Faster R-CNN、RetinaNet）结合，通过模型参数建模旋转框，实现旋转目标检测。RTMDet模型是上海人工智能...
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。 https://user-images.githubusercontent.com/10410257/154433305-416d129b-60c8-44c7-9ebb-5ba106d3e9d5.MP4 主要特性 ...
修改image_demo.py验证环境是否安装成功。 然后我们对数据集进行裁剪,直接利用官方给定的代码:mmrotate/tools/data/dota/split/img_split.py 我们先对mmrotate/tools/data/dota/split/split_configs文件夹下的各个json文件中的参数设置来进行图像裁剪。我们需要修改其中的参数,让其加载上述的...