- 原文地址：Facebook open sources Detectron
- 原文作者：Ross Girshick
- 译文出自：掘金翻译计划
- 本文永久链接：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 —— 我们最先进的目标检测研究平台。
Detectron 项目在 2016 年 7 月启动，目的是建立一个基于 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，代码库已经成熟并且支持了我们的大量项目，包括 Mask R-CNN 和 Focal Loss for Dense Object Detection，在 2017 年的 ICCV 上这两个项目分别获得了 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，并且近年来在由我们社区完成的视觉感知系统中发挥了重要作用，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种应用的定制模型，包括增强现实和社区完整性。一旦开始训练，这些模型可以部署在云端和移动设备上，由高效的 Caffe2 运行时提供支持。
我们开源 Detectron 的目标是使我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，科研界同仁将能够重现我们的结果，并能够使用 FAIR 的相同软件平台。
Detectron 可以在 Apache2.0 许可证下获得 github.com/facebookres…. 我们还发布了 70 多种预训练模型的广泛性能基准，可以从我们的模型库中下载。
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