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在 PyTorch 中使用 Detectron2 进行对象检测的指南

在本文中，我将使用名为 Detectron2 的最新稳健模型执行对象检测，使用 PyTorch 作为代码。...我在照片上附加了另一个示例输出。 背景中的汽车也有97% 的准确率被检测到 。 自定义数据集上的 Detectron2 到目前为止，我们只是使用预训练的模型进行推理。...Detectron2 也为此提供了一种简单的方法。让我们看看如何操作。 准备数据集 我将使用气球数据集，目的是检测图像中的气球。这是一个比较简单的例子。 !...从路径中读取每张图像，并将其高度、权重、文件名和图像 ID 存储在字典“record”中。 接下来，我们通读注释，并将边界框详细信息存储在另一个字典“obj”中。...在每个循环结束时，记录会附加到名为“dataset_dicts”的列表中。 类似地，边界框字典也附加到列表“objs”。该列表将依次被分配为记录字典中“annotations”键的值。

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从图像标注开始，用 Byzer 加 Xtreme1 完成图像实例分割训练

在Byzer 中你只要使用 save 语法即可完成。 从这里我们可以看到，我们可以轻松的把非结构化数据以及对应的标注信息以表结构的形态进行保存。...转换成 Coco 标注格式 并且使用 detectron2 进行训练 这里用户需要在安装 Byzer 的机器上提供一个合适的 Python 环境，我们推荐使用conda, 在下面的示例中，我们使用一个名称叫...需要至少包含如下几个依赖包： pyjava byzer-cocodataset pytorch detectron2 然后在 Byzer Notebook 新建一个 Python 的 Cell: 第一个...= 0.5 # set threshold for this model ## Find a model from detectron2's model zoo....在本篇文章中， Byzer 使用简单的语法即可读取标注数据，并且将其转化为标准数据集,进而使用 Python中的detectron2 进行处理。

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洪灾、山火、暴雪，在VRAR中我们能为环保做什么？

在纪录片《最后一次攀登》（The Last Ascent）中，Will Gadd和他的团队探索了周围的冰柱，又一次攀登了乞力马扎罗山峰。这次，他攀的是梅斯纳尔路线，这条路线自80年代以来仅攀登过一次。...在攀登过程中，Gadd明显感觉到了与之前攀登时的区别，由于冰川融化，大量冰块流失，他已不能继续攀登。 AR中的气候变化，或许比现实更有效 ?...视频中的AR互动，给你更多反思 《最后一次攀登》是全球首个可以在AR同步的视频体验，其AR技术由计算机视觉公司Eye candylab开发，在影片中增加了互动和沉浸式体验来增强主旨的感染力。 ?...在点开动画后，动画效果会充满整个屏幕，并列举出冰雪融化的数量，还会有小鱼在周围游来游去。 ?...在如今的生活中随处可见保护环境的宣传标语，校园里也有关于保护环境的专业部门，但是，这似乎已经变成了一种形式，就像我们整天说要保护环境，减少污染，事实却是车辆购买率持续升高，环境污染日渐严重。 ?

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在vue中如何使用中央事件总线？vue是做什么的？

那么在vue中如何使用中央事件总线？一起来看看下文是如何介绍的。 在vue中如何使用中央事件总线？...首先可以在项目中创建一个js文件，这里举例说明为bus.js，然后可引入vue并创建出一个vue实例，导出实例后即可；随后在需要通信的两个组件之中分别引入bus.js；通过vue实例方法就可以发送事件名称和需要传递的数据...vue是做什么的？ vue实际上就是一款比较流行的前端框架，可以为web开发得到更好的组织与简化的作用。...上文中为大家介绍了在vue中如何使用中央事件总线的相关问题，希望能够给各位前端及开发人士提供参考。...实际上，在开发项目中并不是每一个都需要在vue中使用中央事件总线，只有当数据和业务逻辑极为复杂的情况下我们才会采用这种方式，写出来的代码也比较简洁、直观。

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Detectron2学习五：build_backbone_model配置及实现流程

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。...在文件/detectron2/modeling/backbone/resnet.py中设置默认的每个阶段的配置参数和输出名称如下： ##depth为配置文件中配置的MODEL.RESNETS.DEPTH..., 1.0, 2.0],[0.5, 1.0, 2.0,0.33,3.0],[0.5, 1.0, 2.0,0.33,3.0],[0.5, 1.0, 2.0],[0.5, 1.0, 2.0]] ##...作者认为SSD算法中没有用到足够低层的特征（在SSD中，最低层的特征是VGG网络的conv4_3），而在作者看来足够低层的特征对于检测小物体是很有帮助的。...在FPN中特征融合的方式，先对当前特征的维度进行操作，然后与上采样得到的特征进行融合（横向连接），对融合后的特征再接一个3*3的卷积网络，目的则是消除上采样的混叠效应(aliasing effect).

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detectron2 使用总结

概述 detectron2 大部分代码都需要GPU 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 官方示例有一些是基于Colab的，需要访问国外网站才能访问 安装依赖...sudo pip install -U torch==1.4+cu100 torchvision==0.5+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html...，可以手动在浏览器里面下载好文件，再用下面的命令安装（假设下载的whl文件是xxx.whl): sudo pip install xxx.whl 安装完后，打开 Python 命令行，执行下面的命令，如果不报错.../facebookresearch/detectron2 python3 detectron2/demo/demo.py --config-file detectron2/configs/COCO-InstanceSegmentation.../model_final_f10217.pkl 模型的名字可以在 Model Zoo 查看。 训练 训练代码参考 tools/train_net.py，目前Detection看。

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谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，从20秒到0.5秒

反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。...在确保正确性的前提下，实现数据库插入性能的优化。 如果读者已经了解了如何操作，那么剩下的内容就不需要再看了。...首先，根据上面的例子，在餐牌响的时候，我们才会去取餐。那么餐牌什么时候才会响呢？当然是服务员手动按了一个在柜台的手动开关才触发了这个响铃。...database = database; _queue = new ConcurrentQueue(); // 启动一个 Task 消费队列中的...但是，如果需要批量操作并发操作一万条数据，那么原始版本可能需要消耗20秒，而批量版本仅仅只需要0.5秒。 所有的示例代码均可以在代码库中找到。

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从面部识别到政策算法，AI研究者在“反种族歧视”中能做什么？

虽然技术一直标榜着客观公正，但是在相面识别等涉及到肤色、外貌等众多领域，技术往往在煽动种族主义中发挥了一定的作用。 如何在研究中消除种族偏见也是不少学者投身一生的研究课题。...这是一份来自AI Now研究所的报告，研究者在报告中探索了政府使用的算法系统，包括移民、医疗、司法、人力等主要政府部门，主要探索算法规则和是否存在偏见。...StereoSet是一个数据集，用于测量语言模型中的原型偏见。...为了在StereoSet中表现出色，研究人员必须创建一个公平，公正的语言模型，同时还要对自然语言有深刻的理解。”...在报告中他们指出，非裔美国人在所有人种中受到自动化影响最大，他们预测到，直到2030年，受到自动化技术的影响，非裔美国人流离失所的概率为23.1%也就是说，这个趋势甚至到2030年都将保持不变。

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Facebook 发布 Detectron2：基于 PyTorch 的新一代目标检测工具

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 基于 PyTorch 框架 ：与 Detectron 在 Caffe2 中实现不同，Detectron2 则基于 PyTorch 实现。...模块化、可扩展设计： 在 Detectron2 中，引入了模块化设计，用户可以将自定义模块插入目标检测系统的任意部分。...新模型和新功能： Detectron2 包括原始 Detectron 中的所有模型，例如 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet 和 DensePose。...在 Detectron2 还包含了一些新功能，例如：同步批处理规范化（synchronous Batch Norm），以及对 LVIS 等新数据集的支持等。 ?

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Detectron2代码阅读笔记-(一)

代码结构概览 核心部分 configs：储存各种网络的yaml配置文件 datasets：存放数据集的地方 detectron2：运行代码的核心组件 tools：提供了运行代码的入口以及一切可视化的代码文件...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。...不过需要知道的值这个文件中还提供了很多其他的配置函数，例如还提供了两个类：DefaultPredictor和DefaultTrainer。....engine,其代码结构如下： train_loop.py: 这个函数主要作用是提供了三个重要的类： - HookBase: 这是一个Hook的基类，用于指定在训练前后或者每一个step前后需要做什么事情...cfg的，这部分内容请参见Detectron2代码阅读笔记-(二)。

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Facebook发布Detectron2，下一个万星目标检测新框架

官方称通过全新的模块化设计，Detectron2灵活且可扩展，能够在单个或多个GPU服务器上提供更加快速的训练。...Detectron2不仅方便研究人员，事实上，Facobook已经将其应用于内部实际的工程应用，比如工程师正基于Detectron2构筑先进的姿态估计模型，将其部署在Facebook的Smart Camera...Detectron2 新特性： 基于PyTorch：最初的Detectron在Caffe2中实现。PyTorch提供了更直观的命令式编程模型，使研究人员和工程人员可以更快地迭代模型设计和实验。...模块化，可扩展的设计：在Detectron2中，引入了模块化设计，允许用户将自定义模块插入目标检测系统的几乎任何部分。...高实现质量：彻底重写Detectron2，使得能够重新审视低级设计决策并解决了原始Detectron中的几个实现问题。

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GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

作为一个长期存在的基础性课题，目标检测算法可以说是构成图像理解和计算机视觉的重要前提，在解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务中起到了基石的作用。...目标检测的应用非常广泛，覆盖了了人工智能和信息技术中，包括机器人视觉、消费电子产品、安保、自动驾驶、人机交互、基于内容的图像检索、智能视频监控和增强现实等。...在目标检测算法方面，Facebook AI研究院(FAIR)一直走在前列。2018年初推出了当时业内最高水平的目标检测平台：Detectron。...目前已经应用于Facebook内部的多个工程应用中，例如搭建先进的姿态估计模型然后部署在Facebook的Smart Camera中。...实现质量：从头开始重写推出的Detectron2，使得能够重新审视低级设计决策并解决了原始Detectron中的几个实现问题。

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GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

作为一个长期存在的基础性课题，目标检测算法可以说是构成图像理解和计算机视觉的重要前提，在解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务中起到了基石的作用。...目标检测的应用非常广泛，覆盖了了人工智能和信息技术中，包括机器人视觉、消费电子产品、安保、自动驾驶、人机交互、基于内容的图像检索、智能视频监控和增强现实等。...该项目实现了众多的SOTA算法，目前在GitHub上已超过2.2万星。 Detectron是构建在Caffe2和Python之上，实现了10多篇计算机视觉最新的成果。...目前已经应用于Facebook内部的多个工程应用中，例如搭建先进的姿态估计模型然后部署在Facebook的Smart Camera中。...实现质量：从头开始重写推出的Detectron2，使得能够重新审视低级设计决策并解决了原始Detectron中的几个实现问题。

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使用Detectron2识别自己的图片数据

2 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...PART 01 git源码 源码地址：https://github.com/facebookresearch/detectron2 直接git clone https://github.com/facebookresearch...Detectron2的源代码之后，还不能直接用，还需要进行安装 在Detectron2的根目录下打开终端，输入如下命令： python -m pip install e ....值得注意的是，如果你的文件在此之前有在别人的计算机上编译过，你需要先执行如下命令： rm -rf build/ **/*.so 安装如下图所示 此过程需要进行大概两三分钟 最终的结果如下 PART...04 执行 在完成上述的安装后，我们需要看一下是不是可以使用 在这里我们需要将终端切换到demo的文件夹下面 将需要测试的图片放在demo中 在这里我们需要执行如下命令： python demo.py

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手把手教你深度学习目标检测框架 detectron2 环境搭建

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。...1. detectron2 FAIR 开源的目标检测框架 Detectron2，基于 Pytorch 。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。...在 Python 3.6 环境下使用下面的命令并就可以了： conda install -c menpo opencv3 但是在 Python 3.7 环境下上面的命令是无效的。...(如 Detectron2)中共享的最常见和最基本的功能。...你可以直接执行下面的命令直接安装： pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git' 如果提示没有权限请在上述命令行中添加

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布隆过滤器、同态加密、PKI体系……一文告诉你密码学在区块链中能做什么！

那么，密码学在区块链当中又能做些什么、发挥什么作用呢？今天我们就来聊一聊这个话题。 本篇会讲述密码学在区块链中的具体的使用，从而理解为什么区块链可以防止消息被篡改、怎么进行数字身份认证。...比特币中是如何通过多重签名实现多个人共同管理某个账户的比特币交易。 布隆过滤器 布隆过滤器是一种基于 Hash 的高效查找结构，能够快速判断某个元素是否在一个集合内。...如果需要快速查找任意内容，如 “算法改变人生” 字符串是否在存储系统中，只需要计算 Hash 值，并用 Hash 值查看系统中对应元素即可。 布隆过滤器采用了多个 Hash 函数来提高空间利用率。...在计算机中如果实现了全同态意味着对于所有处理都可以实现同态性。只能实现部分特定操作的同态性，被称为特定同态。...用自己的私钥和签名集合中其他人的公钥就可以独立的产生签名，而无需他人的帮助。签名者集合中的其他成员可能并不知道自己被包含在最终的签名中。环签名的主要用途在保护匿名性，属于一种简化的群签名。 ?

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