自下而上的注意力 该存储库包含基于Caffe的项目的PyTorch重新实现。 我们使用作为后端来提供完整的功能，包括培训，测试和特征提取。 此外，我们从原始存储库中迁移了经过预训练的基于Caffe的模型，该模型可以提取与原始模型相同的视觉特征（偏差 = 3.6 > = 1.4 > = 9.2和cuDNN 顶尖 侦探2 射线 OpenCV Pycocotools 请注意，Detectron2需要上述大多数要求。 安装 克隆包含Detectron2所需版本（v0.2.1）的项目 # clone the repository inclduing Detectron2(@be792b9) $ git clone --recursive https:

PointRend PointRend的PyTorch实现PointRend: Image Segmentation as Rendering 此回购用于PascalVOC数据集上的“仅语义分割”。 许多细节与纸张的可行性检查有所不同。 复制图5。 在狗图像上显示来自不同策略的采样点。 参见 原始图 参考： 如何使用： 首先，在修复数据路径 多GPU培训请参阅Single GPU Training详细信息 ➜ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node={your_gpus} main.py -h Sinle GPU培训 ➜ python3 main.py -h usage: main.py [-h] config save PyTorch Object Detection Training positional

pywin32二进制安装文件，解决win10 No module named 'win32con'，安装步骤参考这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/79055603

windows10下配置detectron2, 不方便装ubuntu的同学可以试试。系统配置，cuda10.1, pytorch, fvcore, cocoapi, vs2019下需要修改一些代码

用过的win10下的detectron2和cocoapi