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上下文R-CNN
在对象检测库的顶部，。
此实现利用了Detectron2开箱即用的许多功能：多种主干架构选项（例如C4，FPN），使用COCO文件轻松设置，轻松进行分布式培训，Tensorboard日志记录，Pytorch本机混合精度培训等。
环境设定
在开发过程中使用了Detectron2 0.3，Pytorch 1.6和CUDA 10.1。 欢迎使用PR处理新版本的PR，尤其是Detectron2。 对于绝对有效的环境-
conda create -n contextrcnn python=3.7
conda activate contextrcnn
pip install -r requirements.txt -f \
https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu101/torch1.6/index.html
2022-06-08 14:22:42
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