detectron2
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Tutorials¶

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    • 环境要求
    • 源码构建 Detectron2
    • 安装预构建的 Detectron2 (仅 Linux)
    • 常见安装问题
    • Installation inside specific environments:
  • Detectron2 快速上手
    • 使用预训练模型推理演示
    • 使用命令行命令进行训练&评估
    • 在代码中使用 Detectron2 API
  • 使用内置数据集
    • 用于 COCO 实例/关键点检测 的数据集结构
    • 用于 PanopticFPN 的数据集结构
    • 用于 LVIS 实例分割 的数据集结构
    • 用于 cityscapes 的数据集结构:
    • 用于 Pascal VOC 的数据集结构
    • 用于 ADE20k 场景解析 的数据集结构
  • Extend Detectron2’s Defaults
  • 使用自定义数据集
    • 注册数据集
    • 数据集的”元数据”
    • 注册 COCO 格式数据集
    • 更新新数据集配置
  • 数据加载器
    • 现有数据加载器的工作原理
    • 编写自定义数据加载器
    • 使用自定义数据加载器
  • Data Augmentation
    • Basic Usage
    • Write New Augmentations
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  • 使用模型
    • 从 Yacs 配置中构建模型
  • 编写模型
    • 注册新组件
    • 使用显式参数构建模型
  • Training
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  • Evaluation
    • Use evaluators
    • Evaluators for custom dataset
  • Yacs Configs
    • Basic Usage
    • Configs in Projects
    • Best Practice with Configs
  • Lazy Configs
    • Python Syntax
    • Recursive Instantiation
    • Using Model Zoo LazyConfigs
    • Summary
  • Deployment
    • Deployment with Tracing or Scripting
    • Deployment with Caffe2-tracing
    • Conversion to TensorFlow
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