Detectron:FAIR的对象检测研究平台,实现了流行的算法,例如Mask R-CNN和RetinaNet

时间:2021-02-11 22:34:00
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文件名称:Detectron:FAIR的对象检测研究平台,实现了流行的算法,例如Mask R-CNN和RetinaNet
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更新时间:2021-02-11 22:34:00
Python 不推荐使用Detectron。 请参阅 ,这是对PyTorch中Detectron的完全重写。 侦探 Detectron是Facebook AI Research的软件系统,它实现了包括在内的最新对象检测算法。 它是用Python编写的,并由深度学习框架提供支持。 在FAIR上,Detectron开展了许多研究项目,包括:, ,,,,,, 和。 示例Mask R-CNN输出。 介绍 Detectron的目标是为目标检测研究提供高质量,高性能的代码库。 它被设计为灵活的,以支持新研究的快速实施和评估。 Detectron包括以下对象检测算法的实现: CNN-2017年ICCV的马尔奖 - ICCV 2017最佳学生论文奖 使用以下骨干网络架构: (带有ResNet / ResNeXt) 其他骨干架构可以轻松实现。 有关这些模型的更多详细信息,请参见下面的。 更新资料 4/2

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