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Facebook开源CV开发平台Detectron支持各种识

  Facebook人工智能实验室今日宣布开源自己的顶级物体检测研究平台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。
  据Facebook介绍,Detectron项目最初开始于2016年7月,当时的目的是在Caffe2的基础上建立一个快速、灵活的物体检测系统,内部开发过程也就从此开始。经过一年半的开发之后,代码库已经成熟了,而且其中集成了许多Facebook自己的研究项目,包括在ICCV2017上获得最佳论文奖(马尔奖)的《MaskRCNN》和获得最佳学生论文奖的《检测密集物体时的焦距损失》两篇论文中的算法,以及更早更广泛使用的RCNN算法家族等。这些由Detectron在背后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,也在视觉感知系统这一整个研究社区的研究重点近几年的飞速发展中起到了重要作用。
  除了本来计划的研究用途之外,也有一些Facebook团队用这个平台训练自定义模型,并把它们用在增强现实、社区完整性等各种各样的任务中。在Detectron中训练完毕的模型可以直接通过高效的Caffe2运行时部署在云服务器和移动设备上。
  这次Facebook开源Detectron也是希望让他们的研究尽可能开放,并且帮助加速全世界的实验室的研究进度。在这个版本发布以后,整个研究社区都可以重复Facebook论文中的实验结果,并且可以和Facebook人工智能实验室使用同样的软件平台。据雷锋网AI科技评论了解,Detectron的GitHub项目中还带有超过70个预训练的基准模型可以用于性能对比。

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