detectron和mm-detection是干什么的?
1 背景介绍 mm-detection在功能上基本和Detectron一致,都是detection codebase((视觉)检测代码库),而Detectron是世界上首个,所以先介绍下Detectron的诞生背景。 1.1 Detectron 是什么? 2018年初,Facebook AI研究院(FAIR)公开了一个 目标(视觉)检测平台 ,名叫Detectron。它是一个软件系统,由Python语言和 Caffe2深度学习框架 构建而成。 近几年深度学习技术的发展极为迅速,经典的深度学习算法越来越多,而算法只是一种思想或伪代码,让算法能够发挥作用,必须将其用软件代码实现。而使用深度学习框架独自去复现这些现代神经网络算法是一件门槛极高(需要精通深度学习框架,需要从只言片语的算法中自己领悟并填补细节)且极为费时的事情。很多时候,人们为了用深度学习技术解决某个问题,需要去测试并比对各种深度学习算法在该问题上的处理效果。 一般情况下,主流的深度学习算法网上有很多复现的版本,但每个版本适用不同类型的深度学习框架、适用不同版本的深度学习框架(深度学习框架就像深度学习技术一样,日新月异,各软件、各库、各硬件升级带来的兼容性问题催生了各种类型的新事物出现,而Detectron也算其中之一)、适用不同的编程语言、适用不同的操作系统等。不说参差不齐的代码质量和性能影响训练的时间和检测的精度