Facebook AI Research 推出支持全景分割的全新目標檢測平台 Detectron2

Topic: Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library

Editor:  George Wu

Resources:  FAIR post    Github    colab notebook   document    中文post   video

Label:  object detection, detectron, Pytorch, Panoptic Segmentation 

大意

在今年十月FAIR 推出了新一代的基於最新版本PyTorch 1.3的目標檢測及圖像分割平台 Detectron2. Detectron2是第一個正式支援全景分割(Panoptic Segmentation)的目標檢測平台. 在模式方面除了Detectron支援的模式之外也加入了Cascade R-CNN, Panoptic FPN, TensorMask等目標檢測模型. 除此之外也整合了關鍵點檢測(Keypoint detection)及姿態估計(Densepose detecion)等. 比之前速度更快功能也更全面!

Google Brain釋出不需訓練權重的神經網路?

Topic:  Exploring Weight Agnostic Neural Networks

Editor:  George Wu

Resources:   paper   Google AI blog   Github   post   中文post

Label:  Architecture Search(NAS),   Google Brain,  multi-objective optimization

Date:  August, 2019

 

大意:

Google Brain小組日前開發出Weight Agnostic Neural Networks (權重無關神經網路), 強調並不做權重數值的訓練, 而單以網路架構的優化來達成學習的目標. 為此他們使用Topology search algorithm (NEAT)網路架構搜尋演算法, 並在不經訓練的隨機權重值下成功讓強化學習的agent能成功達成任務, 並可以找到最簡化的網路架構.