Faster R-CNN

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Detectron2是一款强大的目标检测和分割算法库，支持多种视觉识别任务，训练速度快，模型导出方便，适用于各种视觉检测和图像分割应用。

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Faster R-CNN简介

Detectron2 is a platform for object detection， segmentation and other visual recognition tasks. – facebookresearch/detectron2

什么是”Faster R-CNN”？

Detectron2是Facebook AI Research的下一代库，提供了最先进的检测和分割算法。它是Detectron和maskrcnn-benchmark的继任者。它支持许多计算机视觉研究项目和Facebook的生产应用。

“Faster R-CNN”有哪些功能？

1. 目标检测：Detectron2可以准确地检测图像中的目标物体，并提供其位置和类别信息。
2. 分割算法：Detectron2可以将图像中的物体进行像素级别的分割，实现精细的图像分割效果。
3. 其他视觉识别任务：Detectron2还支持其他视觉识别任务，如全景分割、Densepose、级联R-CNN、旋转边界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2等。

产品特点：

1. 导出模型：Detectron2可以将训练好的模型导出为TorchScript格式或Caffe2格式，方便部署到不同的平台。
2. 快速训练：Detectron2的训练速度更快，可以大幅提高模型训练的效率。
3. 灵活扩展：Detectron2作为一个库，可以支持在其基础上构建研究项目，方便用户根据自己的需求进行扩展和定制。

应用场景：

1. 视觉检测任务：Detectron2可以应用于各种视觉检测任务，如目标检测、人脸识别、车辆识别等。
2. 图像分割任务：Detectron2的分割算法可以应用于图像分割任务，如医学图像分割、自然场景分割等。

“Faster R-CNN”如何使用？

1. 安装：按照安装说明进行安装和配置。
2. 使用示例：参考官方文档中的示例代码，了解如何使用Detectron2进行目标检测和分割。
3. 自定义扩展：根据自己的需求，可以在Detectron2的基础上进行扩展和定制，实现更多的视觉识别任务。

Faster R-CNN官网入口网址

https://github.com/facebookresearch/Detectron2

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