Künstliche Intelligenz: Detectron

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Detectron ist das -System von Facebook AI Research (FAIR), das modernste Algorithmen zur Objekterkennung implementiert, darunter Mask R-CNNN. Es ist in geschrieben und basiert auf dem Caffe2 Framework.

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Bei Facebook AI Research (FAIR) hat Detectron zahlreiche Forschungsprojekte ermöglicht, darunter: Feature Pyramid Networks for Object Detection, Mask R-CNN, Detecting and Recognizing Human-Object Interactions, Focal Loss for Dense Object Detection, Non-local Neural Networks, Learning to Segment Every Thing, und Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning.

Künstliche Intelligenz: Detectron

Künstliche Intelligenz: Detectron

Das Detectron-Projekt wurde im Juli 2016 mit dem Ziel gestartet, ein schnelles und flexibles Objekterkennungssystem auf Basis von Caffe2 zu entwickeln. In den letzten anderthalb Jahren ist die Codebasis gereift und hat eine große Anzahl von Facebook Projekte unterstützt, darunter Mask R-CNN und Focal Loss for Dense Object Detection, die auf der ICCV 2017 mit dem Marr Prize bzw. Best Student Paper Award ausgezeichnet wurden. Diese Algorithmen, die von Detectron unterstützt werden, liefern intuitive Modelle für wichtige Aufgaben der Computer-Vision, wie z.B. die Segmentierung von Instanzen, und haben eine Schlüsselrolle bei der beispiellosen Weiterentwicklung von Systemen der visuellen Wahrnehmung gespielt, die die Facebook AI Research (FAIR) Gemeinschaft in den letzten Jahren erreicht hat.

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Künstliche Intelligenz: Detectron 1

Detectron ist unter der Apache 2.0-Lizenz erhältlich unter https://github.com/facebookresearch/Detectron. Darüber hinaus veröffentlichte Facebook eine umfangreiche Performance-Baselines für mehr als 70 vorab trainierte Modelle.

Links

Die auf dem -Framework Caffe2 basierende Objekterkennung Detectron von Facebook steht nun als bereit.

https://github.com/facebookresearch/Detectron

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Künstliche Intelligenz: Detectron 2

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