Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 16:18 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★ 9 507 зірок⑂ 1 200 форківз бер. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#computer-vision#detr#machine-learning#object-detection#rf-detr#instance-segmentation#sota

roboflow/rf-detr має індекс здоров’я 97 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (92/100), найнижчий — Security (66/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

97
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

97
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 85 калібровано до 97 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

RoboflowОрганізація · підтверджений домен
5 350 підписників170 публічних репозиторіївз лип. 2019 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIrfdetr1.10.1497 6465910 днів томуmachine-learningdeep-learningvisionmldlaidetrrf-detrroboflow

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

92Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
29.1/36Ритм комітів — 42/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 853 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year853
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year42

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 10 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~8,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_tag1.10.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases8,9

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

89Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 9 507 зірок
25/25Форки — 1 200 форків
10.6/15Спостерігачі — 81 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 200
stars9 507
watchers81
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
76/80Щомісячні завантаження — 497 646 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesrfdetr
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads497 646
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

84Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 43% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 98 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,426

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.5/42Вирішення issue — закрито 89% issue
26.2/30Прийняття PR — злито 692/793 вирішених PR
9.8/13Newcomer PR acceptance — злито 6/8 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/29 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs692
open_issues71
closed_issues601
prs_merged_7d27
prs_decided_7d30
prs_merged_30d52
prs_decided_30d55
issue_closed_ratio0,894
closed_unmerged_prs101
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 5 350 підписників у roboflow
25/25Послужний список — 170 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers5 350
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginroboflow
public_repos170
account_age_days2 616

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 10 дн. тому
20/20Історія версій — 59 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesrfdetr
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish10

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 16 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://rfdetr.roboflow.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscomputer-vision, detr, machine-learning, object-detection, rf-detr, instance-segmentation, sota
has_wikiні
homepagehttps://rfdetr.roboflow.com
docs_sitehttps://rfdetr.roboflow.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

66Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

58Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 14/29 approved changesets -- score normalized to 4
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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
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
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,8

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages75
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:rfdetr@1.10.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 75 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

82Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 99 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes18 403

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/rfdetr/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 46 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/rfdetr/py.typed
agent_commit_share0,46
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

77Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/rfdetr/py.typed)
50/55Керовані розміри файлів — 27/298 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes176 284
source_files_sampled298
oversized_source_files27

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

9 507зірок GitHub
98контриб'юторів
853комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
30релізів
2бас-фактор
71відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'rfdetr' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for rfdetr carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 200 ⇿
0Зірки
1 200Форки
29Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

2004006008001 0001 2001 200312025-052026-012026-09
Мажорні 0Мінорні 9Патчі 19

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-17 16:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 14/29 approved changesets -- score normalized to 4
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 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
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
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPItorch>=2.2.0pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.17.0pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.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
Усі залежності 49

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 7 прямих і 42 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpydeprecate—пряма
PyPIsupervision—пряма
PyPItorch2.14.0пряма
PyPItorchvision0.29.0пряма
PyPItransformers—пряма
PyPIalbumentations—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcoremltools—непряма
PyPIexecutorch—непряма
PyPIfaster-coco-eval—непряма
PyPIfuse-augmentations0.10.0.dev0непряма
PyPIhotcoco1.0.1непряма
PyPIjsonargparse—непряма
PyPIkornia—непряма
PyPIlitert-torch—непряма
PyPImike—непряма
PyPImkdocs-git-committers-plugin-2—непряма
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin—непряма
PyPImkdocs-jupyter—непряма
PyPImkdocs-material—непряма
PyPImkdocstrings—непряма
PyPImkdocstrings-python—непряма
PyPImypy1.19.1непряма
PyPIonnx—непряма
PyPIonnxsim—непряма
PyPIopenvino—непряма
PyPIprotobuf—непряма
PyPIpycuda—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-doctestplus—непряма
PyPIpytest-rerunfailures—непряма
PyPIpytest-timeout—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpytorch-lightning—непряма
PyPIrfdetr-plus—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItensorrt—непряма
PyPItorch-hungarian0.1.0rc0непряма
PyPItorch-xla—непряма
PyPItorchmetrics—непряма
PyPItransformer-engine—непряма
PyPItwine—непряма
PyPIultrafast-pycocotools—непряма
PyPIwebdataset—непряма
PyPIwheel—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:rfdetr@1.10.1 тягне 75 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з roboflow/rf-detr. Читати поруч →

96roboflow/supervisionWe write your reusable computer vision tools. 💜Винятковий99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий98zenml-io/zenmlZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.Винятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.