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    可以在手机里运转的Detectron2来了:FB官方出品
    时间:2021-03-08 12:21 来源:网络整理 作者:网络 浏览:收藏 挑错 推荐 打印

    做目的检测、语义联系,你一定听说过Detectron2。

    作为一个基于PyTorch完成的模块化目的检测库,Detectron2当年刚一开源,就被推上了GitHub趋向榜第一。

    而如今,移动端开发人员们的福利来了。

    Facebook官方正式推出Detectron2的移动版:Detectron2Go(D2Go)。

    可以在手机里运转的Detectron2来了:FB官方出品

    什么是D2Go

    先来看官方引见:

    PyTorch和Detectron2支持的深度学习工具包

    最先进的高效移动设备主干网络

    支持端到端模型训练、量化和部署

    能轻松导出TorchScript格式

    经过D2Go,开发者可以创立曾经针对移动设备停止过优化的FBNet模型,在移动端高效地执行目的检测语义联系以及关键点估量等义务。

    △D2Go人体关键点估量

    那么D2Go详细有哪些优势呢?

    实践上,移动端的目的检测义务主要关注的有两点:延迟准确性

    而假设模型可以在边缘设备上独立运转,不用将数据传至云端停止处置,就能大大的增加延迟。

    另外,这也进一步保障了终端用户的数据、隐私安全。

    Facebook表示,在实验测试中,运用D2Go开发的移动端模型,与基于效劳器的模型相比,延迟更低,且准确性损失不大。

    如何运用

    首先是安装的部分,需求安装的有:

    PyTorch Nightly

    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch-nightly

    Detectron2

    python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'

    mobile_cv

    python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/mobile-vision.git'

    D2go

    git clone https://github.com/facebookresearch/d2go
    cd d2go & python -m pip install .

    在D2go的GitHub仓库中,还提供了预训练模型的推理Demo。

    从model_zoo中选择一个模型,运转demo.py,就可以停止试玩。

    faster_rcnn_fbnetv3a模型为例:

    cd demo/
    python demo.py —config-file faster_rcnn_fabnetv3a_C4.yaml —input input1.jpg —output output1.jpg

    在训练和评价方面,D2Go本身基于detectron2工具包完成,因此在训练之前,需求按照detectron2的阐明设置内置数据集。

    而详细如何用预训练模型停止推理训练一个D2go模型将模型导出到int8,Facebook也提供了详细的入门示例。

    可以在手机里运转的Detectron2来了:FB官方出品

    更多概略,不妨戳进文末链接,亲身上手尝试~

    传送门

    开源地址:
    https://github.com/facebookresearch/d2go

    Facebook博客:
    https://ai.facebook.com/blog/d2go-brings-detectron2-to-mobile/

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