detectron2
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安装
Detectron2 快速上手
使用内置数据集
Extend Detectron2’s Defaults
使用自定义数据集
数据加载器
Data Augmentation
使用模型
编写模型
Training
Evaluation
Yacs Configs
Lazy Configs
Deployment
Notes
API Documentation
detectron2
Tutorials
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安装
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
Advanced Usage
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
Custom Training Loop
Trainer Abstraction
Logging of Metrics
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