Detectron 是 Facebook AI 研究院（FAIR ）开源的软件系统，实现了最先进的目标检测算法，包括 Mask R-CNN。
在 FAIR 实验室，Detectron 目前已经支持很多研究项目的实现，包括：
Detectron 的目标是为目标检测研究提供高质量、高性能的代码库。它灵活的特性可支持快速实现和验证新研究。Detectron 目前包含以下目标检测算法的实现：
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参考 Detectron2入门教程 - 云+社区 - 腾讯云 目录 1. 概述 1.1. 自己的源码阅读流程 1.2. 目录结构 1.3. 搭积木过程 1.4. 官方文档阅读 2. 数据处理 2.1. 概述 2.2. 基本流程 2.3. build_detection_train_loader 方法解析 2.4. 其他 3. 模型搭建 3.1. 概述 3.2. 基本流程 3.3. 其他 4. 训
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Detectron 是 Facebook AI 研究院（FAIR ）开源的软件系统，实现了最先进的目标检测算法，包括 Mask R-CNN https://www.jianshu.com/p/818e1cb535e0
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目录 1. 概述 1.1. 自己的源码阅读流程 1.2. 目录结构 1.3. 搭积木过程 1.4. 官方文档阅读 2. 数据处理 2.1. 概述 2.2. 基本流程 2.3. build_detection_train_loader 方法解析 2.4. 其他 3. 模型搭建 3.1. 概述 3.2. 基本流程 3.3. 其他 4. 训练/评估/预测 4.1. 概述 4.2. 训练代码结构 1. 概
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detectron2 整体结构介绍 detectron2的整体代码目录如下。 configs：示例配置文件合集，包括检测分割等网络模型的配置，像faster rcnn，cascade rcnn等。 datasets：数据集准备工作，主要就是各个数据集的基本结构，以及需要如何预处理。 demo：快速体验Detectron2，与Getting Started文档对应。如果想要体验Model ZOO中结
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detectron2的模型配置文件位于detectron2/config/defaults.py,理解配置文件就可以对detectron2中内置的一些模型进行调参 # NOTE: given the new config system # (https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/tutorials/lazyconfigs.html), # we
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目录 1. 概述 1.1. 自己的源码阅读流程 1.2. 目录结构 1.3. 搭积木过程 1.4. 官方文档阅读 2. 数据处理 2.1. 概述 2.2. 基本流程 2.3. build_detection_train_loader 方法解析 2.4. 其他 3. 模型搭建 3.1. 概述 3.2. 基本流程 3.3. 其他 4. 训练/评估/预测 4.1. 概述 4.2. 训练代码结构 1. 概
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Detectron2 扩展Detectron2的默认值 研究是以新的方式做事。这给如何在代码中创建抽象带来了压力，这对于任何规模巨大的研究工程项目来说都是一个挑战： 一方面，它需要非常精简的抽象，以允许以新的方式完成所有事情。打破现有的抽象并用新的抽象替换它们应该相当容易。 另一方面，这样一个项目也需要相当高的抽象层次，这样用户就可以轻松地以标准方式做事，而不必太担心只有某些研究人员关心的细节。
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目标检测部分包括对机器人检测和装甲板检测，要求准确率和检测帧率可以达到实时效果，我们的目标检测算法基于anchor-base算法框架SSD（Single Shot MultiBox Detector），SSD框架对于轻量级主干网络，小目标检测效果不够理想，但是我们经过结构调整之后，整体算法效果有了惊人提升，我们采用的backbone基于mobilenet-v3，并进行一些改进，使其可以适应size
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@subpage tutorial_py_face_detection_cn 人脸识别 使用 haar-cascades
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在“锚框”一节中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。举个例子，假设输入图像的高和宽分别为561像素和728像素，如果以每个像素为中心生成5个不同形状的锚框，那么一张图像上则需要标注并预测200多万个锚框（$561 \times 728 \times 5$）。 减少锚框
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我想评估和比较我的社区检测算法在R中的结果。我的算法不允许重叠，并且有一些节点没有被处理。例如，对于Zachary空手道俱乐部，我有1个节点未处理。我发现了很多指标（NMI、ARI、模块化（Q）、纯度、排名指数…），我不知道哪一个是最好的。目前，我正在使用模块化、纯度和排名指数。 这些选择的评估指标是否足够？ 例如，对于秩指数是RI（P，R）=（a d）/（a b c d），其中a、b、c和d是根
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在前面的一些章节中，我们介绍了诸多用于图像分类的模型。在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。 目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到
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对用户输入的数据进行合法性检查，避免错误非法的数据进入服务，这是业务系统最常见的需求。很可惜 Lua 目前没有特别好的数据合法性检查库。 坦诚我们自己做的也不够好，这里只能抛砖引玉，看看大家是否有更好办法。 我们有这么几个主要的合法性检查场景： JSON 数据格式 关键字段编码为 HEX（0-9，a-f，A-F），长度不定 TABLE 内部字段类型 JSON 数据格式 这里主要是 json dec