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FAIR用于物体探测研究的研究平台,实施"Mask R-CNN"和"RetinaNet"等流行算法.

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工具介绍

FAIR用于物体探测研究的研究平台,实施"Mask R-CNN"和"RetinaNet"等流行算法.

探测器已贬值。 请参看pyTorch中探测器的一款地上重写. Detectron Detectron是Facebook AI Research的软件系统,执行最先进的对象检测算法,包括Mask R-CNN. 它被用Python书写,由Cafe2 深度学习框架提供动力. 在FAIR, 探测器使许多研究项目成为可能,包括:用于物体探测的地心金字塔网络、Mask R-CNN、探测和识别人与物体的相互作用、敏锐物体探测的焦点损失、非局部神经网络、学习分解每件事物、数据分解:朝向Omni-Supervised学习、DensePose:在野外进行人类松子评估以及群体正常化。 导言 Detectron的目标是为物体检测研究提供高质量的,高性能的编码基础. 它的设计是灵活的,以便支持ra..

核心特点

  • •Mask R-CNN -- *Marr Prize at ICCV 2017
  • •RetinaNet -- *Best Student Paper Award at ICCV 2017
  • •Faster R-CNN
  • •Fast R-CNN
  • •ResNeXt{50,101,152}
  • •ResNet{50,101,152}
  • •Feature Pyramid Networks (with ResNet/ResNeXt)
  • •4/2018: Support Group Normalization - see GN/README.md
  • •Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning.
  • •Learning to Segment Every Thing.

> 标签

Python

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月9日
分类编程语言
定价开源

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