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Detectron结构解析
Detectron是Facebook AI Research 的开源项目。 本文记录了detectron pytorch版本的代码结构笔记，一起来学习一下大神优美的工程架构。 detection pytorch link: https://github.com/roytseng-tw/Detectron.pytorch Detectron： 主要包含以下五个文件夹。 7、utils 工具文件存放的文件夹 参考文献 １、https://hellozhaozheng.github.io/z_post/Caffe2-Detectron1-roidb%E6%95%B0%E6%
1.1K20发布于 2019-05-15 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Detectron Model Zoo and Baselines
IntroductionThis file documents a large collection of baselines trained with Detectron, primarily in license.ImageNet Pretrained ModelsThe backbone models pretrained on ImageNet are available in the format used by Detectron
99810编辑于 2022-09-02 - 来自专栏网络日志
【译】Facebook 开源 Detectron
Facebook开源Detectron 今天（译者注：2018 年 1 月 24 日），Facebook AI Research(FAIR) 研究机构开源了 Detectron —— 我们最先进的目标检测研究平台 Detectron 项目在 2016 年 7 月启动，目的是建立一个基于 Caffe2 上的快速灵活的物体检测系统。当时还在进行 Alpha 阶段的开发。 由 Detectron 提供支持的这些算法为一些重要的计算机视觉任务，例如实现实例分割，提供了直观的模型，并且近年来在由我们社区完成的视觉感知系统中发挥了重要作用，这套系统已经取得空前成就。 我们开源 Detectron 的目标是使我们的研究尽更加开放，并加速在全球实验室的研究。随着其发布，科研界同仁将能够重现我们的结果，并能够使用 FAIR 的相同软件平台。 Detectron 可以在 Apache2.0 许可证下获得 github.com/facebookres…. 我们还发布了 70 多种预训练模型的广泛性能基准，可以从我们的模型库中下载。
26400编辑于 2024-05-25 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - Detectron 安装
Detectron 安装 Detectron 项目地址 基于 Caffe2. From Detectron README.md. 1. Detectron 安装 Detectron 现还未给出 CPU 实现，需要基于 GPU 环境. 由于 Detectron 需要 Caffe2 包含 Detectron module，查看是否有该模块，没有的话更新 Caffe2 版本. 安装 Clone Detectron reposity： # DETECTRON=/path/to/clone/detectron git clone https://github.com/facebookresearch /detectron $DETECTRON 设置 Python 模块： cd $DETECTRON/lib && make 测试 Detectron 安装，如 SpatialNarrowAsOp test
1.5K30发布于 2019-02-18 - 来自专栏Yunfeng's Simple Blog
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 detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu100/index.html 如果文件下载太慢或者超时 测试 为了测试，需要下载 detectron2 的源代码，基于 demo/demo.py 进行简单的测试： git clone https://github.com/facebookresearch/ detectron2 python3 detectron2/demo/demo.py --config-file detectron2/configs/COCO-InstanceSegmentation /mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl 注意上述代码需要在 detectron2 的 git 仓库外面执行，否则会报错。
77720编辑于 2023-10-21 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - Detectron 初步使用
Detectron 初步使用 Detectron 安装. Detectron 提供了基于 COCO Dataset 的推断和训练使用说明 - Using Detectron. 1. Detectron Model ZOO 和 Baselines Detectron 截止到 2017.12 提供了很多 baselines 模型，并记为 12_2017_baselines. Detectron 根据 --output-dir参数指定的路径，输出检测的可视化结果，PDF 格式. 如： ? Mask RCNN 输出示例. 输出保存路径 /tmp/detectron-output，如 models, validation set detections 等. --multi-gpu-testing是告诉 Detectron 在训练结束后，采用 multiple GPUs (如 NUM_GPUs 为 2) 进行并行化推断.
1.2K30发布于 2019-02-18 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Detectron2入门教程
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 Getting Started with Detectron2：跑个Demo，没啥好说的。Extend Detectron2's Defaults 谈了谈Detectron2的基本设计思路。 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
11K54编辑于 2022-09-03 - 来自专栏AI研习社
Detectron2 实用上手教程
/blob/master/Detectron2_custom_coco_data_segmentation.ipynb），这样你就不必担心在使用 pytorch 1.3 和 detectron2 之前在自己的机器上设置开发环境的问题了 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。 detectron2_repo pip install -e detectron2_repo 单击输出单元格中的「RESTART RUNTIME」以使安装生效。 按照 Detectron2 自定义数据集教程，将水果坚果数据集注册到 Detectron2。 那么 Detectron2 和它相比如何呢？以下是我的一些想法。 两个框架都很容易用一个描述模型训练方法的配置文件进行配置。Detectron2 的 yaml 配置文件效率更高，有两个原因。
8.4K81发布于 2019-10-16 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - Detectron 图片测试结果
Detectron 图片测试结果 随机找的图片进行测试，结果很惊喜，很赞！！！ 1. infer_simple.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml \ --output-dir /tmp/detectron-visualizations \ --image-ext jpg \ --wts https://s3-us-west-2.amazonaws.com/detectron/35861858/12_2017_baselines \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_keypoint_rcnn_R-101-FPN_s1x.yaml \ --output-dir /tmp/detectron-visualizations \ --image-ext jpg \ --wts https://s3-us-west-2.amazonaws.com/detectron/37698009/12_2017_baselines
70520发布于 2019-02-18 - 来自专栏CV_Learn
Detectron学习三：自定义数据层
博客：https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11727556.html 官方文档：https://detectron2.readthedocs.io/tutorials/ datasets.html 自定义数据层需要实现的步骤： 1：注册DatasetCatalog----将自定义的数据类型转换为detectron2标准的数据格式 2：注册metadataCatalog ---（可选） 3：更新配置文件Config 一、注册DatasetCatalog 参考文件/detectron2/data/datasets/pascal_voc.py # -*- coding .structures import BoxMode from detectron2.data import DatasetCatalog, MetadataCatalog __all__ = [" load_voc_instances(dirname: str, split: str): """ Load Pascal VOC detection annotations to Detectron2
2.2K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
Detectron2源码阅读笔记-（三）Dataset
构建data_loader原理步骤 # engine/default.py from detectron2.data import ( MetadataCatalog, build_detection_test_loader """ 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 如果你想要使用你自己的数据集，那么你需要在最开始前你需要定义你的数据集名字以及定义一个函数(这个函数不需要传参，而且最后会返回一个dict，该dict包含你的数据集信息)，举个栗子： from detectron2 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
1.5K10发布于 2019-10-23 - 来自专栏GoCoding
Detectron2 快速开始，使用 WebCam 测试
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 ?
1.6K10发布于 2021-05-06 - 来自专栏云+分享
深度学习 | Detectron2使用指南
/detectron2}}, year = {2019} } 1. 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 from detectron2.config import get_cfg import detectron2.data.transforms as T from detectron2.model_zoo
8.4K41编辑于 2022-03-22 - 来自专栏AI研习社
如何上手使用 Facebook 的开源平台 Detectron？
不久前，Facebook 开源了用于物体识别的 CV 开发平台 Detectron，为广大研究人员们未来的新计算机视觉研究课题提供灵活、快速的模型实现和评估途径，对于 Detectron 的开源，雷锋网曾做过报道 ：Facebook 开源 CV 开发平台 Detectron，打包支持各种物体识别算法。 IBM Watson 的计算机视觉工程师 Nick Bourdakos 发表了一篇 Detectron 入门教程，原文链接如下：https://hackernoon.com/how-to-use-detectron-facebooks-free-platform-for-object-detection 不久前 FAIR 开源了物体检测平台 Detectron，任何开发者都能使用 Facebook 用来做物体检测研究的工具，Detectron 的一项重要功能是对象遮蔽（object masking）。 git clone https://github.com/facebookresearch/Detectron.git && cd Detectron 安装需要的软件 pip install \ numpy
1.9K50发布于 2018-03-16 - 来自专栏陶陶计算机
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.git即可，或者直接下载也可以 PART 02 相关环 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 PART 03 安装 相关环境 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 .
68810编辑于 2022-09-28 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】Detectron模型性能优化与部署（1）
Detectron是什么 Detectron是Facebook人工智能实验室于2018年1月开源的顶级物体检测研究框架。 Detectron 项目的目的是在 Caffe2 的基础上建立一个快速、灵活的物体检测系统。 这些由 Detectron 支持的算法为实例分割之类的重要计算机视觉任务提供了直观的模型，也在视觉感知系统飞速发展中起到了重要作用。 除了Detectron自身实现的模型，也有很多团队基于Detectron框架扩展训练自定义模型（包括下文介绍的Cascade RCNN + FPN模型）。 之所以用AffineChannel代替BN，是因为Detectron网络一般BatchSize比较小，BN归一化容易带来训练的不稳定。
2.2K40发布于 2020-03-04 - 来自专栏人工智能
从论文到测试：Facebook Detectron开源项目初探
大家对 Facebook 的计算机视觉研究项目的开源期盼已久，经过 1 年多的漫长等待，今天 Facebook 终于开源了 Detectron，Detectron 开源项目使用 caffe2 和 python 下面我们简单介绍一下 Detectron 所实现的论文。并且对 Detectron 进行初次测试，我们会在随后的博客中更新我们自己测试得到的 Detectron 训练模型和速度标准。 Detectron 框架初探 要使用 Detectron 框架需要安装 caffe2，caffe2 的安装请参照 caffe2 官网。 然后参照 INSTALL.md 安装 Detectron，Detectron 提供了方便的测试和添加 op 功能。添加 op 具体参照 test_zero_even_op.py。 /blob/master/INSTALL.md Detectron 测试 使用 Mask RCNN FPN ResNet 50 进行测试，命令如下： 在 Titan X 上面测试速度： Detectron
1.1K100发布于 2018-02-02 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
Detectron2源码阅读笔记-（三）Dataset pipeline
构建data_loader原理步骤 # engine/default.py from detectron2.data import ( MetadataCatalog, build_detection_test_loader 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。 如果你想要使用你自己的数据集，那么你需要在最开始前你需要定义你的数据集名字以及定义一个函数(这个函数不需要传参，而且最后会返回一个dict，该dict包含你的数据集信息)，举个栗子： from detectron2 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
84610发布于 2020-06-12 - 来自专栏CV_Learn
Detectron2学习一：环境配置，YAML语法
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
2.9K30发布于 2019-12-09 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】Detectron模型性能优化与部署（2）
在Detectron模型性能优化与部署(1)中，我们介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。
2.1K20编辑于 2021-12-22
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