大新聞！Facebook 開源了 Python 實現的物體檢測研究平台 Detectron

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編譯：技術最前線（TopITnews）

【導讀】：近日 Facebook 開源了自家的物體檢測研究平台 Detectron。Detectron 是 Facebook AI 研究的軟體系統，實現了最先進的物體檢測演算法，包括 Mask R-CNN。Detectron 用 Python 編寫實現，並由深度學習框架 Caffe2 驅動。

Detectron 的由來

2016 年 7 月，Detectron 項目正式啟動，旨在創建一個基於 Caffe2 的快速靈活的物體檢測系統，當時處於早期 alpha 開發。經過一年半的發展，Detectron 已成熟，並支持很多內部項目，比如：

Mask R-CNN

 和 

Focal Loss for Dense Object Detection

。這 2 個項目分別拿到了 ICCV 2017 的 Marr Prize 和 Best Student Paper 獎。

由 Detectron 驅動的演算法，為重要計算機視覺任務（比如實例分割）提供了直觀的模型，並且在近年來我們社區視覺感知系統所取得的空前進步的中發揮了關鍵作用。

除了研究，許多 Facebook 團隊使用 Detectron 平台來培訓各種應用的定製模型，包括增強現實和社區完整性。 一旦接受培訓，這些模型可以部署在雲端和移動設備上。

開源目的

我們開源 Detectron 的目標，是讓我們的研究儘可能開放，並加速在全球實驗室的研究。 隨著 Detectron 的發布，研究界將能夠重現我們的結果，並且能和我們 FAIR 團隊每天使用的相同軟體平台。

GitHub 主頁：https://github.com/facebookresearch/Detectron

Detectron 遵循 Apache 2.0 協議。同時也發布了廣泛性能基準，可用於 70 多種預訓練模型。

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