Faster R-CNN

Faster R-CNN官網(wǎng)

Detectron2是一款強(qiáng)大的目標(biāo)檢測和分割算法庫，支持多種視覺識別任務(wù)，訓(xùn)練速度快，模型導(dǎo)出方便，適用于各種視覺檢測和圖像分割應(yīng)用。

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Faster R-CNN簡介

Detectron2 is a platform for object detection， segmentation and other visual recognition tasks. – facebookresearch/detectron2

什么是”Faster R-CNN”？

Detectron2是Facebook AI Research的下一代庫，提供了最先進(jìn)的檢測和分割算法。它是Detectron和maskrcnn-benchmark的繼任者。它支持許多計(jì)算機(jī)視覺研究項(xiàng)目和Facebook的生產(chǎn)應(yīng)用。

“Faster R-CNN”有哪些功能？

1. 目標(biāo)檢測：Detectron2可以準(zhǔn)確地檢測圖像中的目標(biāo)物體，并提供其位置和類別信息。
2. 分割算法：Detectron2可以將圖像中的物體進(jìn)行像素級別的分割，實(shí)現(xiàn)精細(xì)的圖像分割效果。
3. 其他視覺識別任務(wù)：Detectron2還支持其他視覺識別任務(wù)，如全景分割、Densepose、級聯(lián)R-CNN、旋轉(zhuǎn)邊界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2等。

產(chǎn)品特點(diǎn)：

1. 導(dǎo)出模型：Detectron2可以將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出為TorchScript格式或Caffe2格式，方便部署到不同的平臺。
2. 快速訓(xùn)練：Detectron2的訓(xùn)練速度更快，可以大幅提高模型訓(xùn)練的效率。
3. 靈活擴(kuò)展：Detectron2作為一個庫，可以支持在其基礎(chǔ)上構(gòu)建研究項(xiàng)目，方便用戶根據(jù)自己的需求進(jìn)行擴(kuò)展和定制。

應(yīng)用場景：

1. 視覺檢測任務(wù)：Detectron2可以應(yīng)用于各種視覺檢測任務(wù)，如目標(biāo)檢測、人臉識別、車輛識別等。
2. 圖像分割任務(wù)：Detectron2的分割算法可以應(yīng)用于圖像分割任務(wù)，如醫(yī)學(xué)圖像分割、自然場景分割等。

“Faster R-CNN”如何使用？

1. 安裝：按照安裝說明進(jìn)行安裝和配置。
2. 使用示例：參考官方文檔中的示例代碼，了解如何使用Detectron2進(jìn)行目標(biāo)檢測和分割。
3. 自定義擴(kuò)展：根據(jù)自己的需求，可以在Detectron2的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展和定制，實(shí)現(xiàn)更多的視覺識別任務(wù)。

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https://github.com/facebookresearch/Detectron2

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