detectron2

Detectron2 是 Facebook AI 研究院的下一代库，提供最先进的检测和分割算法。它是 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 的继任者。它支持 Facebook 中的多个计算机视觉研究项目和生产应用。

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像我五岁一样解释 Detectron2	使用 Detectron2 进行机器学习

新特性

包括全景分割、Densepose、Cascade R-CNN、旋转边界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2 等新功能。
作为库使用，支持在其基础上构建研究项目。
模型可以导出为 TorchScript 格式或 Caffe2 格式以进行部署。
训练速度更快。

查看我们的博客文章以了解更多演示并了解 Detectron2。

安装

请参阅安装说明。

入门

请参阅 Detectron2 入门和 Colab 笔记本以了解基本用法。

在我们的文档中了解更多信息。查看 projects/ 以了解一些基于 Detectron2 构建的项目。

模型库和基准

我们提供了一大组基准结果和可供下载的训练模型，详见 Detectron2 模型库。

许可证

Detectron2 根据 Apache 2.0 许可证发布。

引用 Detectron2

如果您在研究中使用 Detectron2 或希望引用模型库中发布的基准结果，请使用以下 BibTeX 条目。

@misc{wu2019detectron2,
  author =       {Yuxin Wu and Alexander Kirillov and Francisco Massa and
                  Wan-Yen Lo and Ross Girshick},
  title =        {Detectron2},
  howpublished = {\url{https://github.com/facebookresearch/detectron2}},
  year =         {2019}
}