• 原文地址：Facebook open sources Detectron
• 原文作者：Ross Girshick
• 譯文出自：掘金翻譯計劃
• 本文永久鏈接：github.com/xitu/gold-m…
• 譯者：SeanW20
• 校對者：noahziheng、dazhi1011

Facebook開源Detectron

今天（譯者注：2018 年 1 月 24 日），Facebook AI Research(FAIR) 研究機構開源了 Detectron —— 我們最先進的目標檢測研究平臺。

Detectron 項目在 2016 年 7 月啟動，目的是建立一個基于 Caffe2 上的快速靈活的物體檢測系統。當時還在進行 Alpha 階段的開發。在過去的一年半里，代碼庫已經成熟并且支持了我們的大量項目，包括 Mask R-CNN 和 Focal Loss for Dense Object Detection，在 2017 年的 ICCV 上這兩個項目分別獲得了 Marr 獎和最佳學生論文獎。由 Detectron 提供支持的這些算法為一些重要的計算機視覺任務，例如實現實例分割，提供了直觀的模型，并且近年來在由我們社區完成的視覺感知系統中發揮了重要作用，這套系統已經取得空前成就。

除了研究，許多 Facebook 團隊使用這個平臺來訓練各種應用的定制模型，包括增強現實和社區完整性。一旦開始訓練，這些模型可以部署在云端和移動設備上，由高效的 Caffe2 運行時提供支持。

我們開源 Detectron 的目標是使我們的研究盡更加開放，并加速在全球實驗室的研究。隨著其發布，科研界同仁將能夠重現我們的結果，并能夠使用 FAIR 的相同軟件平臺。

Detectron 可以在 Apache2.0 許可證下獲得 github.com/facebookres…. 我們還發布了 70 多種預訓練模型的廣泛性能基準，可以從我們的模型庫中下載。

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總結

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