姓名：閆偉? 學(xué)號(hào)：15020150038
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【嵌牛導(dǎo)讀】：Detectron是Facebook FAIR開源了的一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)（Object Detection）平臺(tái)荒勇。
【嵌牛鼻子】：Facebook Detectron
【嵌牛提問】：那么用 Facebook 的 Detectron 平臺(tái)該怎么檢測(cè)物體呢？
【嵌牛正文】：
今年 1 月份闻坚，F(xiàn)acebook 對(duì)外開源了旗下物體檢測(cè)平臺(tái) Detectron枕屉，其基于一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，目前支持大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法鲤氢。它的開源意味著 Facebook 人工智能實(shí)驗(yàn)室在物體檢測(cè)領(lǐng)域使用的軟件搀擂，像我們這些普通開發(fā)者也能用了，也為我們提供了 TensorFlow 之外的另一款強(qiáng)大工具卷玉。Detectron 的其中一個(gè)先進(jìn)功能就是物體掩蔽（object masking）哨颂，它比物體檢測(cè)更進(jìn)一步，不再是圍繞圖像畫出一個(gè)簡單的邊界框相种，而是畫出一個(gè)復(fù)雜的多邊形威恼，比如下圖檢測(cè)“卡戴珊姐妹”的效果：
下面就為大家展示如何使用 Detectron 執(zhí)行物體檢測(cè)任務(wù)。
安裝 Caffe2
第一步就是先安裝Caffe2：
git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git && cd caffe2make && cd build && sudo make installpython -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
注：要有英偉達(dá) GPU 和 CUDA寝并，才能使用 Detectron箫措。
安裝 COCO API
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.gitcd cocoapi/PythonAPImake install
克隆倉庫
成功安裝 Caffe2 后，需要克隆Detectron 的倉庫：
git clone https://github.com/facebookresearch/Detectron.git && cd Detectron
安裝所需的依賴：
pip install \numpy \pyyaml \matplotlib \opencv-python>=3.0 \setuptools \Cython \mock \Scipy
創(chuàng)建 Python 模塊：
cd lib && make && cd ..
創(chuàng)建推斷（inference）
現(xiàn)在我們只需使用如下命令衬潦，對(duì)倉庫中的 demo 照片進(jìn)行物體檢測(cè)：
python tools/infer_simple.py \--cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml \--output-dir demo/output \--image-ext jpg \--wts \https://s3-us-west-2.amazonaws.com/detectron/35861858/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml.02_32_51.SgT4y1cO/output/train/coco_2014_train:coco_2014_valminusminival/generalized_rcnn/model_final.pkl \demo
然后你就能在 Detectron/demo/output 目錄下發(fā)現(xiàn)一張 PDF 格式的照片輸出斤蔓。
如果想測(cè)試你自己的照片，只需往 Detectron/demo 目錄中添加 JPG 文件镀岛。最好讓照片像素在 600-800px 之間弦牡，這樣效果最佳。
總的來看漂羊，Detectron 對(duì)一般物體不管是進(jìn)行檢測(cè)還是掩蔽驾锰，都有不錯(cuò)的表現(xiàn)。如果你想玩轉(zhuǎn)除了 TensorFlow 之外的其它物體檢測(cè)平臺(tái)走越，不妨試試 Detectron椭豫。
