Detectron2库 - 教程

目录

一、Detectron2 的核心作用

二、安装 Detectron2

三、基本用法

1. 数据准备

2. 模型配置

3. 模型训练

4. 模型推理与可视化

四、高级功能

五、总结

Detectron2 是 Facebook AI Research（FAIR）研发的一个基于 PyTorch 的计算机视觉库，专注于目标检测、实例分割、全景分割、关键点检测等任务。它是 Detectron 的升级版，给出了更灵活的架构、更丰富的预训练模型和更便捷的接口，广泛应用于学术研究和工业实践中。

一、Detectron2 的核心作用

1. 支持多种视觉任务涵盖目标检测（如 Faster R-CNN、YOLO）、实例分割（如 Mask R-CNN）、全景分割（如 Panoptic FPN）、关键点检测（如 Keypoint R-CNN）等，满足复杂场景下的视觉分析需求。

2. 提供预训练模型内置大量在 COCO、ImageNet 等数据集上预训练的模型，可直接用于推理或作为迁移学习的起点，减少训练成本。

3. 灵活的部署与扩展基于配置文件（YAML）管理模型参数，支持自定义数据集、网络结构、损失函数等，方便研究者快速实验。

4. 高效的训练与推理优化了训练流程（如分布式训练、混合精度训练），支持 GPU 加速，提升模型训练和部署效率。

二、安装 Detectron2

Detectron2 依赖 PyTorch 和 OpenCV 等库，安装前需确保环境满足要求（如 Python 3.6+、PyTorch 1.8+）。推荐经过 pip 或源码安装：

# 方式1：通过 pip 安装（需匹配 PyTorch 和 CUDA 版本）
pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu113/torch1.10/index.html
# 方式2：源码安装（推荐，可获取最新版本）
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
pip install -e .

三、基本用法

Detectron2 的使用流程通常分为数据准备、模型配置、训练、推理四个步骤，以下通过实例分割任务（Mask R-C