目标检测是深度学习的流行应用之一。让我们首先考虑一个现实生活中的例子。大多数人会在手机中使用 Google 相册,它会根据“事物”选项下的照片自动将照片分组。我在下面附上一个片段。
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
0. 前言目标:走马观花,两天时间浏览Detectron2源码,稍微记录一下。 与 TensorFlow Object Detection API、mmdetection 一样,Detectron2 也是通过配置文件来设置各种参数,所有的相关内容都像搭积木一样一点一点拼凑起来。我自己感觉,一般所有代码都可以分为三个部分,所以看Detectron2的源码也分为以下三个部分。 数据处理:包括数据读取、数据增强以及其他数据预处理。模型构建:没啥好说的。模型训练、预测、评估:包括模型存取、优化器、学习率、损失函数、
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标,但实际上,由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰,计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平,更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。
随着最新的 Pythorc1.3 版本的发布,下一代完全重写了它以前的目标检测框架,新的目标检测框架被称为 Detectron2。本教程将通过使用自定义 COCO 数据集训练实例分割模型,帮助你开始使用此框架。如果你不知道如何创建 COCO 数据集,请阅读我之前的文章——如何创建自定义 COCO 数据集用于实例分割(https://www.dlology.com/blog/how-to-create-custom-coco-data-set-for-instance-segmentation/)。
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。
Detectron2是Facebook AI Research的检测和分割框架,其主要基于PyTorch实现,但具有更模块化设计,因此它是灵活且便于扩展的,具体简介可见Github库和Meta AI Blog Post。
https://www.zhihu.com/question/350117858/answer/854376239
就在今年 8 月份,机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本(详情可参考:新版 PyTorch 1.2 已发布:功能更多、兼容更全、操作更快!),很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2,两个月不到,进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。
就在今年 8 月份,机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本,很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2,两个月不到,进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。
在2019年,Facebook AI Research发布了Detectron2,这为开发人员提供了一种简便的方法,可将自定义模块插入任何对象检测系统。Detectron2是一个基于PyTorch的库,旨在训练ML模型执行图像分类和检测对象。为了扩展Detectron2,Facebook Reality Labs的Mobile Vision团队发布了Detectron2Go(D2Go)。
在使用Python编程时,有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候,表明无法找到名为‘io’的属性。
最近主要在搞深度学习方面的一些东西,所以相关的文章会多一些。当然有关于 Java 方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到 微信圈子 程序员交流圈 中分享给大家。
Detectron是Facebook于2018年发布的专注于目标检测的深度学习框架,基于Caffe2深度学习框架,实现了众多state-of-the-art算法,其与商汤-香港中文大学MMLab实验室开源的mmdetection为目标检测领域框架双雄。
detectron2 主要是用于检测和分割的代码框架,像分类这种任务的代码暂时没有
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的工具包,主要功能如下:
要完整的支持深度学习,需要一个很长的 Pipeline,通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游,比如对图片和视频做一个统一的处理(诸如缩放成统一大小等),然后再放到标注平台里。
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测
除此之外,团队把大规模姿态估计算法DensePose,做出了基于Detectron2的新版本。
2020年是巨大飞跃的一年。从OpenAI的GPT-3,再到AlphaFold,都是令人振奋的成就。与此同时,数据科学在机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域中蓬勃发展。
从其 model zoo 选择一个感兴趣的模型进行推断。这里以 COCO R50-FPN 3x 训练的各类模型进行演示。
最近,Analytics Vidhya发布了2019年AI技术回顾报告,总结了过去一年中,AI在不同技术领域取得的进展,并展望了2020年的新趋势。
近期目标检测论文真的巨多,大家可以看这篇文章感受一下:一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoU Loss等)
本文主要讲build_backbone_model的配置及创建流程,目的则是希望大家看完本章节后能够对detectron2中模型创建及使用有清晰的认识,便于后续自定义网络层。若有需要补充希望大家在评论中提出。
Shoufa Chen1, Peize Sun1, Yibing Song2, Ping Luo1 1The University of Hong Kong 2Tencent AI Lab {sfchen, pzsun, pluo}@cs.hku.hk yibingsong.cv@gmail.com
去年Amusi 盘点过:目标检测三大开源神器:Detectron2/mmDetectron/SimpleDet。大家反映内容很棒,不少同学开始用起来这些目标检测工具,不管用于发Paper还是做项目。
相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时,多少还是会觉得繁琐,因为我们需要搭建数据读取,模型,训练,checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用,或者说要复用就需要做很多地方的修改,到最后还不如重新写一遍。所幸,pytorch_lightning让这一过程简化了很多,相信如果你用过这个库你也会体验到它的方便性。但是torchline的存在是让你使用Pytorch更加的顺滑舒畅。
进入tools/train_net.py的main函数,第一行cfg = setup(args)是配置参数。Detectron2中的参数配置使用了yacs这个库,这个库能够很好地重用和拼接超参数文件配置。
源码地址:https://github.com/facebookresearch/detectron2
原文链接: https://tryolabs.com/blog/2019/12/10/top-10-python-libraries-of-2019/
最近迷上了实例分割,开始的时候最先研究的是Mask_RCNN,在github上找了一下开源的库,发现很多都是基于Tensorflow的,而我又比较喜欢Pytorch,所以就找了Detectron2
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本,图形,表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。它可以通过自动化减少了大量的手工工作。一种流行的解析策略是将文档转换为图像并使用计算机视觉进行识别。而文档图像分析(Document Image Analysis)是指从文档的图像的像素数据中获取信息的技术,在某些情况下,预期结果应该是什么样的没有明确的答案(文本、图像、图表、数字、表格、公式……)。 OCR (Op
博客:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11727556.html
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1911.07034.pdf
DefaultTrainer类中函数build_train_loader(cfg)的实现流程
结合前面两篇文章的内容可以看到detectron2在构建model,optimizer和data_loader的时候都是在对应的build.py文件里实现的。我们看一下build_detection_train_loader是如何定义的(对应上图中紫色方框内的部分(自下往上的顺序)):
近年来,目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域,深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法,如Faster R-CNN、RetinaNet,进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。
在本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本,图形,表格等信息。
笔者构了一版centernet(objects as points)的代码,并加入了蒸馏,多模型蒸馏,转caffe,转onnx,转tensorRT,把后处理也做到了网络前向当中,对落地非常的友好。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
LocalStack 是一个云服务仿真器,可以在您的笔记本电脑或 CI 环境中以单个容器运行。它提供了一个易于使用的测试/模拟框架,用于开发云应用程序。主要功能包括:
上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系。那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢?
Facebook AI 已经推出了用于 3D 深度学习的开源工具包,PyTorch3D。
时光荏苒,距离 MMDetection 上一个大版本 V2.0 的发布已经过去了两年。在这两年里,MMDetection 研发团队一直在追踪目标检测的进展,持续支持前沿 SOTA 算法并拓展代码库的功能,同时根据社区的需求和算法的进展,不断改进我们的设计,提升代码的拓展性和易用性。在大家的共同努力下,MMDetection 功能越来越完善,算法模型的支持越来越全面,也收获了大量的忠实用户和热情的社区开发者。
在我之前的文章中,写过一种对于微小目标的检测策略,即将大图裁成多个小图,每个小图分别进行检测,最后将所有的检测结果进行叠加,统一使用NMS进行滤除。但是经过实验,该方法的效果并不是非常明显。
不平凡的 2020 年终于过去了!这一年,由于新冠肺炎疫情的影响,CVPR、ICLR、NeurIPS 等各大学术会议都改为线上举行。但是,机器学习社区的研究者和开发者没有停下脚步,依然贡献了很多重大的研究发现。
这个目标检测神器简直香炸了!它不仅连续登录Github全球趋势榜,拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
就在最近,一个基于 javascript 的可视化库 D3js(treemap 可视化)对 json 文件生成的技术图,给开发者提供了详细的各领域工具清单,内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型,我们将其整理如下,强烈建议大家收藏~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云