访问官网
Github
文档
Detectron2 是 Facebook AI 研究院的下一代库，提供最先进的检测和分割算法。它是 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 的继任者。它支持 Facebook 中的多个计算机视觉研究项目和生产应用。
了解更多关于 Detectron2 的信息
| 像我五岁一样解释 Detectron2 | 使用 Detectron2 进行机器学习 |
|---|---|
 |  |
新特性
- 包括全景分割、Densepose、Cascade R-CNN、旋转边界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2 等新功能。
- 作为库使用，支持在其基础上构建研究项目。
- 模型可以导出为 TorchScript 格式或 Caffe2 格式以进行部署。
- 训练速度更快。
查看我们的博客文章以了解更多演示并了解 Detectron2。
安装
请参阅安装说明。
入门
请参阅 Detectron2 入门和 Colab 笔记本以了解基本用法。
在我们的文档中了解更多信息。 查看 projects/ 以了解一些基于 Detectron2 构建的项目。
模型库和基准
我们提供了一大组基准结果和可供下载的训练模型，详见 Detectron2 模型库。
许可证
Detectron2 根据 Apache 2.0 许可证 发布。
引用 Detectron2
如果您在研究中使用 Detectron2 或希望引用 模型库 中发布的基准结果，请使用以下 BibTeX 条目。
@misc{wu2019detectron2,
author = {Yuxin Wu and Alexander Kirillov and Francisco Massa and
Wan-Yen Lo and Ross Girshick},
title = {Detectron2},
howpublished = {\url{https://github.com/facebookresearch/detectron2}},
year = {2019}
}
