Detectron 是 FAIR 在 2018 年初公开的目标检测平台,包含了大量业内最具代表性的目标检测、图像分割、关键点检测算法,该框架主要基于 python 和 caffe2 实现,开源项目已获得了超 2.2w 的星标数。
而 Detectron2 则是刚推出的新版 PyTorch 1.3 中一重大新工具,它源于 maskrcnn 基准测试,但它却是对先前版本 detectron 的一次彻底重写。Detectron2 包含了更大的灵活性与扩展性,并增强了可维护性和可伸缩性,以支持在生产中的用例。目前已在 GitHub 上开源,我们将其重要内容整理编译如下。
Detectron2 简介
据官方介绍,Detectron2 是 FAIR 的下一代目标检测和分割研究平台。目前,它实现了最先进的目标检测算法。
Detectron2 与之前的 Detectron 不同,它并非在原版基础上进行改写,而是彻底重写的全新版本。新版目标检测平台 Detectron2 则基于 PyTorch 框架,以 maskrcnn 基准测试作为起点。通过全新的模块化设计,Detectron2 变得更灵活且易于扩展,它能够在单个或多个 GPU 服务器上提供更快速的训练速度。
Detectron2 的新特性