Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-12 21:41 UTC

roboflow / rf-detr

RF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026]

PythonApache-2.0★ 8948 estrellas⑂ 1131 forksdesde mar 2025Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

roboflow/rf-detr tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (91/100) y la más baja, Security (70/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

98
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

98
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 86 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

RoboflowOrganización
5251 seguidores170 repositorios públicosdesde jul 2019

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIrfdetr1.9.2497.64655hace 1 díamachine-learningdeep-learningvisionmldlaidetrrf-detrroboflow

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

91Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
27.7/36Cadencia de commits — 40/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 728 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year728
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year40
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 26 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 1 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~9,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count26
latest_release_tag1.9.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases9,8

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

89Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 8948 estrellas
25/25Forks — 1131 forks
10.4/15Observadores — 76 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1131
stars8948
watchers76
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges8
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
76/80Descargas mensuales — 497.646 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesrfdetr
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads497.646
unverified_packages_excluded
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

85Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 43% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 87 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled87
top_contributor_share0,432
Cómo se puntúa
37.4/42Resolución de issues — 89% de issues cerradas
25.7/30Aceptación de PR — 569/665 PR decididos fusionados
12.3/13Newcomer PR acceptance — 33/35 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 17/24 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs569
open_issues71
closed_issues578
prs_merged_7d26
prs_decided_7d28
prs_merged_30d50
prs_decided_30d52
issue_closed_ratio0,891
closed_unmerged_prs96
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d33
first_time_prs_decided_30d35

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
25/25Alcance del propietario — 5251 seguidores de roboflow
25/25Trayectoria — 170 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers5251
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginroboflow
public_repos170
account_age_days2580
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 1 días
20/20Historial de versiones — 55 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesrfdetr
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish1

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 13 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://rfdetr.roboflow.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 7 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicscomputer-vision, detr, machine-learning, object-detection, rf-detr, instance-segmentation, sota
has_wikino
homepagehttps://rfdetr.roboflow.com
docs_sitehttps://rfdetr.roboflow.com
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

70Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 17/24 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,3
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages50
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:rfdetr@1.9.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 50 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

82Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt presente
40/40Historial de commits legible — 97 de 99 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txt
llms_txt_url
legible_history_share0,98
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes15.412
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — src/rfdetr/py.typed
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 69 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configssrc/rfdetr/py.typed
agent_commit_share0,69
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/rfdetr/py.typed)
51.3/55Tamaños de archivo manejables — 17/252 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes154.733
source_files_sampled252
oversized_source_files17
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

8948estrellas de GitHub
87contribuidores
728commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
26versiones publicadas
2factor bus
71issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1131 ⇿
0Estrellas
1131Forks
26Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

0200400600800100012001131282025-042025-122026-08
Mayor 0Menor 9Parche 16

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-12 21:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 17/24 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 22 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 9
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIrequestspyproject.toml
PyPInumpypyproject.toml
PyPItorch>=2.2.0pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.17.0pyproject.toml
PyPItqdmpyproject.toml
PyPItransformers>=5.1.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0,<3pyproject.toml
PyPIsupervision>=0.29.0pyproject.toml
PyPIpyDeprecate>=0.9,<0.10pyproject.toml
Todas las dependencias 40

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 7 paquetes directos y 33 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInumpydirecta
PyPIpydanticdirecta
PyPIpydeprecatedirecta
PyPIsupervisiondirecta
PyPItorchdirecta
PyPItorchvisiondirecta
PyPItransformersdirecta
PyPIalbumentationsindirecta
PyPIbuildindirecta
PyPIcoremltoolsindirecta
PyPIfaster-coco-evalindirecta
PyPIjsonargparseindirecta
PyPIkorniaindirecta
PyPImikeindirecta
PyPImkdocs-git-committers-plugin-2indirecta
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-pluginindirecta
PyPImkdocs-jupyterindirecta
PyPImkdocs-materialindirecta
PyPImkdocstringsindirecta
PyPImkdocstrings-pythonindirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPIonnxindirecta
PyPIonnxsimindirecta
PyPIprotobufindirecta
PyPIpycudaindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIpytest-doctestplusindirecta
PyPIpytest-rerunfailuresindirecta
PyPIpytest-timeoutindirecta
PyPIpytest-xdistindirecta
PyPIpytorch-lightningindirecta
PyPIrfdetr-plusindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPItensorboardindirecta
PyPItensorrtindirecta
PyPItorch-xlaindirecta
PyPItorchmetricsindirecta
PyPItwineindirecta
PyPIwheelindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:rfdetr@1.9.2 arrastra 50 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.