>>> 你如何看待Detectron2？...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。...目前已经登录GitHub榜单，短短数天时间就收获超过2.5K星。...模块化、可扩展：从Detectron2开始，Facebook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。这意味着许多新的研究项目和核心Detectron2库可以完全分开。...GitHub地址： https://github.com/facebookresearch/detectron2
资料汇总 Github官方文档（强烈推荐）知乎讨论：如何评价FAIR于2019年10月10日开源的Detectron2目标检测框架？ 里面有一些开发人员的说明，值得一看。...其他一些个人博客 知乎专栏 - detectron2项目指北这个知乎专栏中有一系列《Detectron2源码阅读笔记》文章。...在知乎里，Detectron2的开发人员介绍，如果想要利用detectron2直接复现所有论文可能比较困难（我的理解就是直接修改detectron2中的代码），一种比较好的方式就是将detectron2...相关代码：主要位于 detectron2/detectron2/data 目录下。...相关代码：主要在 detectron2/detectron2/engine 和 detectron2/detectron2/solver 中相关配置：detectron2/config/defaults.py
一 安装 Detectron2 在 Colab Notebook 中，只需运行这 4 行代码即可安装最新的 pytorch 1.3 和 detectron2。...https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo pip install -e detectron2_repo 单击输出单元格中的...为了演示这个过程，我们使用了水果坚果分割数据集（https://github.com/Tony607/mmdetection_instance_segmentation_demo），它只有 3 个类：数据...wget https://github.com/Tony607/detectron2_instance_segmentation_demo/releases/download/V0.1/data !...按照 Detectron2 自定义数据集教程，将水果坚果数据集注册到 Detectron2。
本文将引导快速使用 Detectron2 ，介绍用摄像头测试实时目标检测。...Detectron2: https://github.com/facebookresearch/detectron2 环境准备 基础环境 Ubuntu 18.04 系统安装，可见 制作 USB 启动盘，...安装， # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n detectron2 python=3.8 -y conda activate detectron2 # 安装 PyTorch...git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git python -m pip install -e detectron2 #...model zoo https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/MODEL_ZOO.md ?
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...}, howpublished = {\url{https://github.com/facebookresearch/detectron2}}, year = {2019} }...1.2.3 Detectron2 使用Conda（推荐！...到本地: git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git python -m pip install -e detectron2...或者 git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git cd detectron2 python setup.py build
PyTorch目标检测库Detectron2诞生了，Facebook出品。 站在初代的肩膀上，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。...开源5天，已在GitHub收获3100星，还成了趋势榜第一： ? 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。...那么，现在就来仔细观察一下，Detectron2都发生了哪些进化： 全方位升级 ? 首先，Detectron2比起初代，最明显的变化是： 基于PyTorch了，初代还是在Caffe2里实现的。...这意味着许多的新研究，都能用几百行代码写成，并且可以把新实现的部分，跟核心Detectron2库完全分开。...GitHub项目： https://github.com/facebookresearch/detectron2 Facebook博客传送门： https://ai.facebook.com/blog/
""" return build_detection_train_loader(cfg) 函数调用关系如下图： [hpnl6x7tcn.png] 结合前面两篇文章的内容可以看到detectron2...解析成DatasetFromList DatasetFromList(dataset_dict)函数定义在detectron2/data/common.py中，它其实就是一个torch.utils.data.Dataset...在解释mapper是什么之前我们首先要知道的是，在detectron2中，一张图片对应的是一个dict，那么整个数据集就是listdict。...显然这样是不行的，因为在把数据扔给模型训练之前我们肯定还要对数据做一定的处理，而这个工作就是由mapper来做的，默认情况下使用的是detectron2/data/dataset_mapper.py中定义的...Returns: dict: a format that builtin models in detectron2 accept """ dataset_dict
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...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 ....COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --input 7.jpg --output rest.jpg --opts MODEL.WEIGHTS detectron2...COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --input 7.jpg --output rest.jpg --opts MODEL.WEIGHTS detectron2
cudatoolkit=10.1 -c pytorch 安装opencv：pip install opencv-python==3.4.5.20 安装fvcore： pip install 'git+https://github.com.../facebookresearch/fvcore' 安装pycocotools: pip install cython; pip install 'git+https://github.com/cocodataset...cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 确保gcc>=4.9 gcc --version 安装tensorboard pip install tensorboard 安装detectron2...git clone [https://github.com/facebookresearch/detectron2.git] cd detectron2 python setup.py build develop..._cudnn7_0.tar.bz2 二、YAML基本语法 参考链接：https://blog.csdn.net/m0_37664906/article/details/81708975 yaml文件在detectron2
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。...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。...此外，Detectron2 还支持语义分割和全景分割。 高实现质量： 重写的 Detectron2 能够重新检测底层的设计决策，并解决原来 Detectron 的几个实现问题。
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。...在解释mapper是什么之前我们首先要知道的是，在detectron2中，一张图片对应的是一个dict，那么整个数据集就是list[dict]。...显然这样是不行的，因为在把数据扔给模型训练之前我们肯定还要对数据做一定的处理，而这个工作就是由mapper来做的，默认情况下使用的是detectron2/data/dataset_mapper.py中定义的...dataset_dict): """ Args: dataset_dict (dict): Metadata of one image, in Detectron2...Returns: dict: a format that builtin models in detectron2 accept """ dataset_dict
Detectron2 维护团队：Facebook https://github.com/facebookresearch/detectron2 Detectron2 前身就是鼎鼎大名的...Detectron，其实Detectron可以说是Facebook第一代检测工具箱，目前在github上获得 22.5k star！...https://github.com/facebookresearch/Detectron 但由于PyTorch版本升级等问题，Detectron目前已停止维护（弃用）。...Detectron2（新一代目标检测和分割框架） Detectron2 不仅支持 Detectron已有的目标检测、实例分割、姿态估计等任务，还支持语义分割和全景分割。...开源短短2个月，Detectron2 已获得 6.4k star！而且更新速度很快。
如下排名不分先后： Detectron2 维护团队：Facebook star数：11616 所属框架：PyTorch https://github.com/facebookresearch/detectron2...Detectron2 前身就是鼎鼎大名的 Detectron，其实Detectron可以说是Facebook第一代检测工具箱，目前在github上获得 23.5k star！...基于Detectron2二次开发的开源项目 AdelaiDet：实例级识别任务开源工具箱 https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 这个项目后面 Amusi 会单独写一篇文章来介绍...像最近 CVPR 2020、ECCV 2020上有不少好的工作也都是基于 Detectron2开发的，比如DETR、CenterMask： https://github.com/facebookresearch...值得提一下，本文介绍的darknet的github star数是11667！这个数量要高于上面介绍的Detectron2、mmDetection和SimpleDet。
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...现在Detectron2可使开发者从PyTorch深度学习技术和活跃的社区受益。...这意味着许多新的研究项目可以用数百行代码编写，而核心Detectron2库和新颖的研究实现之间可以完全分开。...官方将通过实现新模型并发现新方法来不断完善模块化、可扩展的设计，以使Detectron2更加灵活。...开发人员希望通过Detectron2的开源，使研究人员和产品开发人员都能从中受益。 开源地址： https://github.com/facebookresearch/detectron2
最近迷上了示例分割，开始的时候最先研究的Mask_RCNN，在github上找了一下开源的 库，发现很多都是基于Tensorflow的，而我比较喜欢Pytorch，所以就找了Detectron2 git...源码 源码地址：https://github.com/facebookresearch/detectron2 直接git clone https://github.com/facebookresearch....png] 相关环境 笔者的环境为：ubuntu16.04 pytorch=1.8.2 由于刚升的pytorch版本，所以没有来的及进行cuda的配置，没有GPU的也不影响，可以运行的 安装 在克隆完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 ....COCO-InstanceSegmentation/mask\_rcnn\_R\_50\_FPN\_3x.yaml --input 7.jpg --output rest.jpg --opts MODEL.WEIGHTS detectron2
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。...default_setup(cfg, args)：default_setup是detectron2/engine/default.py中提供的一个默认配置函数，具体是怎么配置的这里不详细说明了。...小结 [ggbjq2bbwo.png] 至此我们对detectron2的逻辑有了大致的了解了，那么接下来我们来了解一下detectron2.engine.default.DefaultTrainer是如何解析...cfg的，这部分内容请参见Detectron2代码阅读笔记-(二)。
Trainer解析 我们继续Detectron2代码阅读笔记-(一)中的内容。...[ggbjq2bbwo.png] 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？...在分析源代码之前我们先了解一下如何使用它，假如你想自己实现一个新的backbone网络，那么你可以这样做： 首先在detectron2中定义好如下（实际上已经定义了）： # detectron2/modeling.../backbone/build.py BACKBONE_REGISTRY = Registry('BACKBONE') 之后在你创建的新的文件下按如下方式创建你的backbone # detectron2...Detectron2 整体代码架构 虽然Detectron2还有很多部分没有介绍到，但是源代码分析到这应该对整体架构有了一定的理解了，具体的一些细节会在后续的文章中进行分析。
TL图片20191205204509.png DefaultTrainer类中函数build_train_loader(cfg)的实现流程 文件路径：/detectron2/engine/default.py...类中build_train_loader主要调用build_detection_train_loader(cfg,mapper=None)函数，因此接下来重点分析该函数 该函数所在文件路径：/detectron2...官方解释如下： class DatasetMapper: """ A callable which takes a dataset dict in Detectron2 Dataset...Returns: dict: a format that builtin models in detectron2 accept """ # it...return dataset_dict 补充，图像增强处理方法及实现在文件/detectron2/data/transforms/transform_gen.py中 def apply_transform_gens
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。...所以我迫不及待的要试一试， 记录一下Detectron2 环境搭建过程 。...安装 detectron2 重点来了，接下来的重头戏就是安装 detectron 2 了。...7.1 直接安装 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...7.2 本地安装 你也可以 Git 拉到本地安装： git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git cd detectron2
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