【译】Facebook 开源 Detectron

• 原文地址：Facebook open sources Detectron
• 原文做者：Ross Girshick
• 译文出自：掘金翻译计划
• 本文永久连接：github.com/xitu/gold-m…
• 译者：SeanW20
• 校对者：noahziheng、dazhi1011

Facebook开源Detectron

今天（译者注：2018 年 1 月 24 日），Facebook AI Research(FAIR) 研究机构开源了 Detectron —— 咱们最早进的目标检测研究平台。

Detectron 项目在 2016 年 7 月启动，目的是创建一个基于 Caffe2 上的快速灵活的物体检测系统。当时还在进行 Alpha 阶段的开发。在过去的一年半里，代码库已经成熟而且支持了咱们的大量项目，包括 Mask R-CNN 和 Focal Loss for Dense Object Detection，在 2017 年的 ICCV 上这两个项目分别得到了 Marr 奖和最佳学生论文奖。由 Detectron 提供支持的这些算法为一些重要的计算机视觉任务，例如实现实例分割，提供了直观的模型，而且近年来在由咱们社区完成的视觉感知系统中发挥了重要做用，这套系统已经取得空前成就。

除了研究，许多 Facebook 团队使用这个平台来训练各类应用的定制模型，包括加强现实和社区完整性。一旦开始训练，这些模型能够部署在云端和移动设备上，由高效的 Caffe2 运行时提供支持。

咱们开源 Detectron 的目标是使咱们的研究尽更加开放，并加速在全球实验室的研究。随着其发布，科研界同仁将可以重现咱们的结果，并可以使用 FAIR 的相同软件平台。

Detectron 能够在 Apache2.0 许可证下得到 github.com/facebookres…. 咱们还发布了 70 多种预训练模型的普遍性能基准，能够从咱们的模型库中下载。

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