PyTorch Detectron2 教程

Detectron2 是一个由 Facebook AI 研究团队开发的开源软件库，用于高性能的计算机视觉研究。本教程将带您了解如何在 PyTorch 中使用 Detectron2 进行目标检测。

快速入门

安装 Detectron2：
```
pip install detectron2
```
运行示例：
```
python demo.py
```
这将启动一个简单的交互式界面，您可以选择不同的模型和图像进行检测。

模型选择

Detectron2 提供了多种预训练模型，您可以根据需求选择：

Faster R-CNN
Mask R-CNN
RetinaNet

实例

以下是一个使用 Detectron2 进行目标检测的简单例子：

import detectron2
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer

# 加载预训练模型
model = detectron2.modeling.build_model(
    cfg=detectron2.config.CfgNode(file_name="COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"),
    num_classes=90
)

# 加载图像
image = cv2.imread("path_to_image.jpg")

# 进行预测
predictions = model([image])

# 可视化结果
v = Visualizer(image[:, :, ::-1], metadata={"thing_classes": thing_classes}, scale=0.8)
out = v.draw_instance_predictions(predictions[0].predictions)
cv2.imshow("output", out.get_image()[:, :, ::-1])
cv2.waitKey(0)

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