mmyolo

mmyolo 项目介绍

项目概述

mmyolo 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源工具箱，专为 YOLO 系列算法设计。它是 OpenMMLab 项目的一部分，旨在为开发者和研究者提供一个统一且便捷的框架，用于目标检测和旋转目标检测任务。mmyolo 结合了多种先进的检测算法，支持从小型到超大型模型的检测需求。

项目特点

丰富的功能集成
mmyolo 统一了多种 YOLO 算法的模块实现，提供了一个统一的基准测试平台。用户可以在相同的环境下进行公平比较和分析。
详细的文档支持
不论是入门还是高级用法，mmyolo 提供了丰富的文档支持。这让不同层次的用户能够快速上手并扩展功能。
模块化设计
框架被分解为不同的组件，用户可以通过结合不同的模块及多种训练和测试策略，轻松定制自己的模型。

安装指南

mmyolo 的运行依赖于 PyTorch、MMCV、MMEngine 和 MMDetection。以下是快速安装步骤：

conda create -n mmyolo python=3.8 pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y
conda activate mmyolo
pip install openmim
mim install "mmengine>=0.6.0"
mim install "mmcv>=2.0.0rc4,<2.1.0"
mim install "mmdet>=3.0.0,<4.0.0"
git clone https://github.com/open-mmlab/mmyolo.git
cd mmyolo
pip install -r requirements/albu.txt
mim install -v -e .

使用教程

mmyolo 基于 MMDetection 框架，采用了相似的代码结构和设计方法。用户可以通过阅读 MMDetection 的文档来快速上手 mmyolo 的基本使用。此外，mmyolo 还提供了一系列的教程，涵盖从数据准备到模型部署的完整工作流程。

支持的任务和算法

mmyolo 支持的任务包括目标检测和旋转目标检测。它集成了多种先进的 YOLO 算法，如 YOLOv5、YOLOX、RTMDet 等，并支持 COCO、VOC、DOTA 等多种数据集。

常见问题解答

mmyolo 提供了 FAQ 文档，解决用户在使用过程中可能遇到的问题。用户可以通过查阅 FAQ 文档获取更多的帮助和指导。

贡献与感谢

mmyolo 是由来自各个高校和公司的研究人员和工程师贡献的开源项目。项目鼓励社区用户参与到开发工作中，共同推动项目发展。

引用

如果在研究中使用了 mmyolo 项目，请按照以下格式进行引用：

@misc{mmyolo2022,
    title={{MMYOLO: OpenMMLab YOLO} series toolbox and benchmark},
    author={MMYOLO Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmyolo}},
    year={2022}
}