Facebook开源“Detectron”，用于AR研究的计算机视觉算法
Facebook本周宣布开放Detectron，一个基于深度学习框架的计算机视觉对象检测算法平台。Facebook表示，其开放项目旨在加速计算机视觉研究，团队正在使用该平台进行各种应用，包括增强现实技术。
Detectron 项目始于 2016 年，实现了一系列最新的目标识别算法如 Mask R-CNN，该软件平台在社交巨人的视觉感知系统的进步上扮演了重要角色。Facebook 官方博客公布了一幅目标识别的示意图：
据 Facebook 介绍，Detectron 项目始于 2016 年 7 月，当时的目的是在 Caffe2 的基础上建立一个快速、灵活的物体检测系统。一年半的开发之后，代码库已经成熟了，而且集成了许多 Facebook 自己的研究项目，包括在 ICCV 2017 上获得最佳论文奖（马尔奖）的《Mask R-CNN》和获得最佳学生论文奖的《检测密集物体时的焦距损失》两篇论文中的算法，以及更早更广泛使用的 R-CNN 算法家族等。这些由 Detectron 支持的算法为实例分割之类的重要计算机视觉任务提供了直观的模型，也为视觉感知系统的发展起到了重要作用。
【资讯编译自：roadtovr】
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