本书深入讲解基于Detectron2的现代计算机视觉技术，涵盖目标检测、实例分割、关键点检测等核心任务。通过代码实践与可视化方法，帮助读者构建、训练和部署深度学习模型。内容覆盖数据准备、模型架构、图像增强、微调策略及生产部署，适用于从入门到进阶的开发者。结合真实案例如脑肿瘤分割，提升实战能力，助力AI视觉应用落地。 Detectron2是由Facebook AI研究院推出的一个用于计算机视觉研究的平台，它在目标检测、实例分割和关键点检测等任务上提供了先进的模型和工具。本书以Detectron2为核心，详细讲解了构建和部署深度学习模型的全流程，涵盖了从数据准备到模型部署的各项技术。内容从基础概念入手，逐步引导读者深入到模型架构的细节，并通过代码实践和可视化手段，帮助读者理解算法的实际工作原理。 书中的内容不仅包括了理论知识，还包括大量的动手实践环节，让读者可以在真实的项目中应用所学知识。本书还特别强调了图像增强和微调策略，这些是提高模型性能和适应性的关键技术。通过这些技术，读者可以针对具体应用场景调整模型，以达到最佳的表现。书中提到的脑肿瘤分割案例，不仅让读者了解如何应用Detectron2来解决复杂的医疗图像分析问题，而且通过具体的实践项目，提高了解决实际问题的能力。 Detectron2作为本书的主要教学工具，它基于PyTorch框架构建，继承了该框架的灵活和易用性，使得开发者可以更高效地进行模型的训练和测试。通过掌握Detectron2，开发者能够访问和使用一系列预先训练好的高质量模型，如Mask R-CNN、RetinaNet和Faster R-CNN等，这些模型在多个标准数据集上已经表现出色。书中不仅提供了这些模型的使用教程，还教授读者如何根据自己的需求对模型进行调整和优化。 在实际开发中，数据准备是一个不可或缺的环节，本书对数据预处理、标注和增强等技术做了详细介绍，这些都是构建高性能计算机视觉系统的关键步骤。书中还详细说明了在模型训练过程中可能会遇到的各种问题以及解决方案，比如过拟合、欠拟合和梯度消失等问题。 在模型架构方面，本书深入探讨了卷积神经网络（CNN）的原理和实践，这些是深度学习中的核心技术，对于实现目标检测和图像分割等任务至关重要。书中不但介绍了这些网络结构的理论知识，而且重点讲解了如何在Detectron2中使用和扩展这些结构。 生产部署是本书的一个重要组成部分，它指导读者如何将训练好的模型部署到生产环境中。这个过程通常包括模型的压缩、加速和集成到具体的应用程序中。本书提供了多个案例研究，以帮助读者理解在不同的应用场景中部署模型的最佳实践。 本书是一本全面深入的Detectron2指南，适合不同层次的开发者，无论他们是刚刚接触计算机视觉的新手，还是已经有一定基础希望进一步提高的进阶读者。通过本书，读者将能够深入理解计算机视觉的核心技术和最新发展，并将所学知识应用于实际项目中，从而为AI视觉应用的落地贡献力量。

《Detectron2在文本/语义分割中的应用与深度学习模型解析》 在现代计算机视觉领域，文本/语义分割是关键任务之一，它涉及到识别图像中的特定对象或区域，并将其划分为不同的类别。Detectron2，由Facebook AI Research (FAIR) 开发的开源项目，是一个强大的框架，专门用于执行此类任务。本篇文章将深入探讨Detectron2的原理、功能，以及如何利用其训练ABCNet等先进网络进行文本/语义分割。 Detectron2是Detectron的升级版，它基于PyTorch构建，提供了一套完整的工具集，用于目标检测、实例分割、语义分割等任务。Detectron2的核心优势在于其模块化设计，允许用户轻松定制和实验各种模型。该框架支持最新的研究结果，包括但不限于Faster R-CNN、Mask R-CNN、Libra R-CNN等。 在给定的压缩包“Downloads.rar”中，包含了几个重要的训练权重文件，这些文件是Detectron2网络模型训练后的成果，可用于文本/语义分割任务： 1. R_101_dcni3_5x.pth：这是一个ResNet-101网络模型的权重文件，采用了DCNv2（Deformable Convolutional Networks v2）作为核心卷积层，增强了模型对图像变形和不规则形状的处理能力。5x表示训练的迭代次数，通常意味着更长时间的训练，模型可能具有更高的精度。 2. R_101_3x.pth：这是另一个ResNet-101模型的权重，但其训练迭代次数为3x，可能是在相对较短的时间内达到的性能平衡点。ResNet-101以其深度和残差连接而闻名，能够捕获更复杂的特征，适用于多种视觉任务。 3. attn_tt_6262.pth：此文件可能对应于一个基于注意力机制的模型，例如Transformer架构，这在处理序列数据时表现出色，尤其是对于理解文本和语义结构至关重要。在语义分割中，这种模型可以提高对上下文的理解和边界精确度。 4. MEInst_R_50_3x.pth：这个权重文件可能是Multi-Level Encoder-Decoder网络的ResNet-50版本，它利用多尺度信息来增强分割效果，尤其在处理复杂场景和小物体时更为有效。 利用这些预训练权重，研究人员和开发者可以快速地在自己的数据集上微调模型，进行文本检测和语义分割。Detectron2提供了丰富的API和文档，使得模型的加载、训练和评估变得简单易行。 在实际应用中，文本/语义分割有广泛的应用，如自动驾驶车辆的环境感知、医学图像分析、智能安全监控等。通过Detectron2，我们可以将这些预训练模型与新的数据集结合，针对特定应用场景进行定制，从而提高系统的性能和效率。 Detectron2作为一个强大且灵活的深度学习框架，为文本/语义分割任务提供了高效解决方案。通过提供的训练权重文件，我们可以深入了解和利用先进网络的潜力，进一步推动计算机视觉技术的发展。

直接下载文件，使用README安装即可，解压到本地以后使用pycharm2021.3打开setup.py然后进行自动安装如果报错，可以查看我的安装教程

在代码中我们将解释如何使用`姿势估计和LSTM (Long - term Memory)`创建一个用于人类动作识别(或分类)的App。我们将创建一个web应用程序，它接收一个视频，并生成一个带有标识动作类注释的输出视频。我们将在web应用程序中使用`Flask`框架，并使用`PyTorch lightning`进行模型训练和验证。

基于detectron2官方给定的dockerfile修改而来，镜像本身的系统是ubuntu，在window下可用，在ubuntu下应该可以。

detectron2训练自己的图像集

还在摸索怎么用detectron2训练自己数据集的朋友们下来看看，相信不会让你们失望的,有问题提出，一起学习

detectron2 cuda编译源文件，适合windows系统。新版的更新后被作者改坏了，在windows上无法完成编译，导致不能运行。

微软最新state of art目标检测模型，训练自己数据集，详细步骤，detectron2框架pytorch源码

Detectron2是Facebook AI Research的下一代软件系统，可实现最新的对象检测算法。 它是对先前版本重写，它源自 。 什么是新的 它由深度学习框架提供支持。 包括更多功能，例如全景分割，Densepose，Cascade R-CNN，旋转边界框，PointRend，DeepLab等。 可用作库来支持基于它的。 我们将以这种方式开源更多的研究项目。 它。 可以将模型导出为TorchScript格式或Caffe2格式以进行部署。 请参阅我们的以查看更多演示并了解detectron2。 安装 参见 。 入门 按照安装detectron2。 请参阅和以了解基本用法。 在我们的了解更多。 并查看有关在detectron2之上构建的某些项目。 模型动物园和基线 我们提供了大量基准结果和经过训练的模型，可在下载。 执照 Detectron2是根据发行的。 引用Dete