Faster R-CNN官網

Detectron2是一款強大的目標檢測和分割算法庫，支持多種視覺識別任務，訓練速度快，模型導出方便，適用于各種視覺檢測和圖像分割應用。

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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，提供了最先進的檢測和分割算法。它是Detectron和maskrcnn-benchmark的繼任者。它支持許多計算機視覺研究項目和Facebook的生產應用。

“Faster R-CNN”有哪些功能？

1. 目標檢測：Detectron2可以準確地檢測圖像中的目標物體，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行像素級別的分割，實現精細的圖像分割效果。
3. 其他視覺識別任務：Detectron2還支持其他視覺識別任務，如全景分割、Densepose、級聯R-CNN、旋轉邊界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2等。

產品特點：

1. 導出模型：Detectron2可以將訓練好的模型導出為TorchScript格式或Caffe2格式，方便部署到不同的平臺。
2. 快速訓練：Detectron2的訓練速度更快，可以大幅提高模型訓練的效率。
3. 靈活擴展：Detectron2作為一個庫，可以支持在其基礎上構建研究項目，方便用戶根據自己的需求進行擴展和定制。

應用場景：

1. 視覺檢測任務：Detectron2可以應用于各種視覺檢測任務，如目標檢測、人臉識別、車輛識別等。
2. 圖像分割任務：Detectron2的分割算法可以應用于圖像分割任務，如醫學圖像分割、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進行目標檢測和分割。
3. 自定義擴展：根據自己的需求，可以在Detectron2的基礎上進行擴展和定制，實現更多的視覺識別任務。

Faster R-CNN官網入口網址

https://github.com/facebookresearch/Detectron2

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