【PyTorch】目標檢測與場景分割神器 - Detectron2

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Detectron2 @ 2019-10-10

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Detectron2 ，對 Detectron1 徹底重寫，拋棄 Caffe2，直接基於 PyTorch （>= 1.3）, 以 Mask-RCNN benchmark 爲基底，全新構建。

• 基於 PyTorch：直觀，友好
• 模塊化：靈活，可擴展，能夠直接在單個或多個 GPU 服務器上進行更快訓練。
• Detection All in One: 支持 Box，Mask, Keypoint, Densepose, Semantic segmentation 等
• ModelZoo and Baselines： DensePose, panoptic feature pyramid networks,和Mask RCNN的各種變種等等衆多模型
• Detectron2go：新增了將模型產品化部署的軟件實現，包括標準的內部數據訓練工作流實現、模型壓縮量化、模型轉化等。

效果驚豔，COCO 廚房

瞭解代碼結構：

• Detectron2源碼閱讀筆記 (一)Config&Trainer , (二)Registry&build_*方法

一個嚐鮮教程： Detectron2 嚐鮮 – 訓練一個紅綠燈檢測模型 ， 格式化數據集，給定模型，定義參數，測試可行性，訓練，評估，穩！