雷锋网 AI 科技评论音讯，Facebook 人工智能实验室昔日宣布开源本人的顶级物体检测研讨平台 Detectron，为广阔研讨人员们将来的新计算机视觉研讨课题提供灵敏、疾速的模型完成和评价途径。
据 Facebook 引见，Detectron 项目最后开端于 2016 年 7 月，事先的目的是在 Caffe2 的根底上树立一个疾速、灵敏的物体检测零碎，外部开发进程也就从此开端。经过一年半的开发之后，代码库曾经成熟了，而且其中集成了许多 Facebook 本人的研讨项目，包括在 ICCV 2017 上取得最佳论文奖（马尔奖）的《Mask R-CNN》和取得最佳先生论文奖的《检测密集物体时的焦距损失》两篇论文中的算法，以及更早更普遍运用的 R-CNN 算法家族等。这些由 Detectron 在面前支持的算法为实例联系之类的重要计算机视觉义务提供了直观的模型，也在视觉感知零碎这一整个研讨社区的研讨重点近几年的飞速开展中起到了重要作用。
除了原本方案的研讨用处之外，也有一些 Facebook 团队用这个平台训练自定义模型，并把它们用在加强理想、社区完好性等各种各样的义务中。在 Detectron 中训练终了的模型可以直接经过高效的 Caffe 2 运转时部署在云效劳器和挪动设备上。
这次 Facebook 开源 Detectron 也是希望让他们的研讨尽能够开放，并且协助减速全世界的实验室的研讨进度。在这个版本发布当前，整个研讨社区都可以反复 Facebook 论文中的实验后果，并且可以和 Facebook 人工智能实验室运用异样的软件平台。据雷锋网 AI 科技评论理解，Detectron 的 GitHub 项目中还带有超越 70 个预训练的基准模型可以用于功能比照。
GitHub 地址： https://github.com/facebookresearch/Detectron
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