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

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Label:  object detection, detectron, Pytorch, Panoptic Segmentation 

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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!

前代的目標檢測檢測平台

在2018年FAIR (Facebook AI Research)團隊推出基於Caffe2的Detectron目標檢測檢測平台. 整合了當時最具代表性的目標檢測算法包括Mask R-CNN (前幾代Fast R-CNN, Faster R-CNN的目標檢測及語義分割模型), 以及RetinaNet, RPN(Region Proposal Network),Feature Pyramid Networks等技術, 以及ResNet, ResNeXt, Feature Pyramid Networks等網路架構. 而2019年初FAIR推出基於Pytorch 1.0的maskrcnn-benchmark, (造福了很多人), 速度也比 Detectron更快了. 香港大學及商湯科技也在差不多時間開源了基於Pytorch 1.1的目標檢測平台MMDetection 除了前述的算法外包含了更多新目標檢測算法包含 Cascade R-CNN, Libra R-CNN, Mask Scoring R-CNN, Grid R-CNN等等, 也支持ResNet, ResNeXt, HRNet等網路架構, 和Detectron相比效能提升. 除此之外, 輕量型的SimpleDet 目標檢測檢測平台雖然包含的模型稍微少些, 但訓練速度又更快了.

 

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新的目標檢測及圖像分割平台 Detectron2

在今年十月(2019.10.10)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. 其實從之前的幾次FAIR talk及ECCV 2018年的COCO+Mapillary joint recognition challenge正式加入全景分割(Panoptic Segmentation) 可以看出結合Semantic Segmentation及Instance Segmentation的全景分割是目前備受重視的一塊, 而Detectron2算是第一個正式支援全景分割的目標檢測平台. 除此之外也整合了關鍵點檢測(Keypoint detection)及姿態估計(Densepose detecion)等. 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等速度也更快了. 也推出了新的數據集LVIS以及Detectron2go(not released yet)能更快的部屬到產品. 如果你的研究或工作和目標檢測或圖像分割相關, 可以在colab上試試看 Detectron2.

 

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