近期目标检测论文真的巨多,大家可以看这篇文章感受一下:一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoU Loss等)
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标,但实际上,由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰,计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平,更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。
去年Amusi 盘点过:目标检测三大开源神器:Detectron2/mmDetectron/SimpleDet。大家反映内容很棒,不少同学开始用起来这些目标检测工具,不管用于发Paper还是做项目。
随着最新的 Pythorc1.3 版本的发布,下一代完全重写了它以前的目标检测框架,新的目标检测框架被称为 Detectron2。本教程将通过使用自定义 COCO 数据集训练实例分割模型,帮助你开始使用此框架。如果你不知道如何创建 COCO 数据集,请阅读我之前的文章——如何创建自定义 COCO 数据集用于实例分割(https://www.dlology.com/blog/how-to-create-custom-coco-data-set-for-instance-segmentation/)。
Detectron是Facebook于2018年发布的专注于目标检测的深度学习框架,基于Caffe2深度学习框架,实现了众多state-of-the-art算法,其与商汤-香港中文大学MMLab实验室开源的mmdetection为目标检测领域框架双雄。
detectron2 主要是用于检测和分割的代码框架,像分类这种任务的代码暂时没有
Detectron 是 FAIR 在 2018 年初公开的目标检测平台,包含了大量业内最具代表性的目标检测、图像分割、关键点检测算法,该框架主要基于 python 和 caffe2 实现,开源项目已获得了超 2.2w 的星标数。
除此之外,团队把大规模姿态估计算法DensePose,做出了基于Detectron2的新版本。
源码地址:https://github.com/facebookresearch/detectron2
最近迷上了实例分割,开始的时候最先研究的是Mask_RCNN,在github上找了一下开源的库,发现很多都是基于Tensorflow的,而我又比较喜欢Pytorch,所以就找了Detectron2
最近主要在搞深度学习方面的一些东西,所以相关的文章会多一些。当然有关于 Java 方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到 微信圈子 程序员交流圈 中分享给大家。
从其 model zoo 选择一个感兴趣的模型进行推断。这里以 COCO R50-FPN 3x 训练的各类模型进行演示。
https://www.zhihu.com/question/350117858/answer/854376239
0. 前言目标:走马观花,两天时间浏览Detectron2源码,稍微记录一下。 与 TensorFlow Object Detection API、mmdetection 一样,Detectron2 也是通过配置文件来设置各种参数,所有的相关内容都像搭积木一样一点一点拼凑起来。我自己感觉,一般所有代码都可以分为三个部分,所以看Detectron2的源码也分为以下三个部分。 数据处理:包括数据读取、数据增强以及其他数据预处理。模型构建:没啥好说的。模型训练、预测、评估:包括模型存取、优化器、学习率、损失函数、
相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时,多少还是会觉得繁琐,因为我们需要搭建数据读取,模型,训练,checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用,或者说要复用就需要做很多地方的修改,到最后还不如重新写一遍。所幸,pytorch_lightning让这一过程简化了很多,相信如果你用过这个库你也会体验到它的方便性。但是torchline的存在是让你使用Pytorch更加的顺滑舒畅。
Detectron2是Facebook AI Research的检测和分割框架,其主要基于PyTorch实现,但具有更模块化设计,因此它是灵活且便于扩展的,具体简介可见Github库和Meta AI Blog Post。
在2019年,Facebook AI Research发布了Detectron2,这为开发人员提供了一种简便的方法,可将自定义模块插入任何对象检测系统。Detectron2是一个基于PyTorch的库,旨在训练ML模型执行图像分类和检测对象。为了扩展Detectron2,Facebook Reality Labs的Mobile Vision团队发布了Detectron2Go(D2Go)。
要完整的支持深度学习,需要一个很长的 Pipeline,通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游,比如对图片和视频做一个统一的处理(诸如缩放成统一大小等),然后再放到标注平台里。
目标检测是深度学习的流行应用之一。让我们首先考虑一个现实生活中的例子。大多数人会在手机中使用 Google 相册,它会根据“事物”选项下的照片自动将照片分组。我在下面附上一个片段。
在安装使用 detectron2 的时候碰到**Kernel not compiled with GPU support **问题,前后拖了好久都没解决,现总结一下以备以后查阅。
原文链接: https://tryolabs.com/blog/2019/12/10/top-10-python-libraries-of-2019/
LocalStack 是一个云服务仿真器,可以在您的笔记本电脑或 CI 环境中以单个容器运行。它提供了一个易于使用的测试/模拟框架,用于开发云应用程序。主要功能包括:
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的工具包,主要功能如下:
参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_39916966/article/details/103199105
上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系。那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢?
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
2020年是巨大飞跃的一年。从OpenAI的GPT-3,再到AlphaFold,都是令人振奋的成就。与此同时,数据科学在机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域中蓬勃发展。
进入tools/train_net.py的main函数,第一行cfg = setup(args)是配置参数。Detectron2中的参数配置使用了yacs这个库,这个库能够很好地重用和拼接超参数文件配置。
本文主要讲build_backbone_model的配置及创建流程,目的则是希望大家看完本章节后能够对detectron2中模型创建及使用有清晰的认识,便于后续自定义网络层。若有需要补充希望大家在评论中提出。
博客:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11727556.html
AutoML全称是Automated Machine Learning,即自动机器学习,听起来是不是很酷,没错的确很酷,如果感兴趣的话可以读一下我们实验室写的AutoML综述: AutoML: A Survey of State-of-the-art。
最近,Analytics Vidhya发布了2019年AI技术回顾报告,总结了过去一年中,AI在不同技术领域取得的进展,并展望了2020年的新趋势。
结合前面两篇文章的内容可以看到detectron2在构建model,optimizer和data_loader的时候都是在对应的build.py文件里实现的。我们看一下build_detection_train_loader是如何定义的(对应上图中紫色方框内的部分(自下往上的顺序)):
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测
就在今年 8 月份,机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本(详情可参考:新版 PyTorch 1.2 已发布:功能更多、兼容更全、操作更快!),很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2,两个月不到,进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。
就在今年 8 月份,机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本,很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2,两个月不到,进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。
DefaultTrainer类中函数build_train_loader(cfg)的实现流程
【Ikomia API:用来轻松快速构建和部署计算机视觉工作流的开源工具,可以任意部署 OpenCV, Detectron2, OpenMMLab or YOLO with the best state-of-the-art algorithms from individual repos.】 by Ikomia
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测,还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法;
在使用Python编程时,有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候,表明无法找到名为‘io’的属性。
前几天整理了:目标检测三大开源神器:Detectron2/mmDetectron/SimpleDet,很多 CVers 反映希望多看到这样的优质项目推荐(估计论文看烦了,哈哈)。
2020年Papers with Code 中最顶流的论文,代码和benchmark。
近日,Facebook发布了PyTorch 1.8新版本。自1.7版以来,此版本包含3,000多次提交。它包括众多更新和优化:编译,代码优化,用于科学计算的前端API,以及通过pytorch.org提供的二进制文件对AMD ROCm的支持。它还为管道和模型并行性以及梯度压缩的大规模训练提供了改进的功能。几个重大更新包括:
这个目标检测神器简直香炸了!它不仅连续登录Github全球趋势榜,拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
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