Detectron2 - 下一代目标检测与分割算法库
文章目录
- 一、关于 Detectron2
- 1、项目概览
- 2、相关链接资源
- 3、功能特性
- 二、安装配置
- 三、使用指南
- 1、快速入门
- 2、进阶使用
- 四、预训练模型
一、关于 Detectron2
1、项目概览
Detectron2 是 Facebook AI Research 开发的下一代目标检测与图像分割算法库，提供最先进的检测和分割算法实现。该项目是 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 的继任者，支持 Facebook 内部多个计算机视觉研究项目和生产应用。
2、相关链接资源
- Github：https://github.com/facebookresearch/detectron2
- 官方文档：https://detectron2.readthedocs.org
- 博客介绍：https://ai.meta.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/
- 背景访谈：https://ai.meta.com/blog/detectron-everingham-prize/
- Colab Notebook：https://colab.research.google.com/drive/16jcaJoc6bCFAQ96jDe2HwtXj7BMD_-m5
- Model Zoo：https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/main/MODEL_ZOO.md
- License：Apache 2.0 license
3、功能特性
- 算法支持
- 全景分割、Densepose、Cascade R-CNN、旋转边界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2 等
- 研究支持
- 可作为基础库支持上层研究项目开发
- 部署能力
- 模型可导出为 TorchScript 或 Caffe2 格式
- 训练效率
- 相比前代显著提升训练速度
二、安装配置
参见安装指南
三、使用指南
1、快速入门
- Detectron2 入门教程
- Colab 示例笔记本
2、进阶使用
- 完整文档：https://detectron2.readthedocs.org
四、预训练模型
提供大量基准结果和训练好的模型，详见 Model Zoo
伊织 xAI 2025-09-20（六）