目标检测框架

目标检测框架

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图来源:BV1AM4y187yR

本文的框架是在pytorch/tensorflow等框架上进一步的封装

1.Paddle:

百度,github,git里附带设备端的应用,方便部署,偏工业

2.MMDet:

商汤,基于pytorch,官方知乎github偏学术

MMdetection 已经复现了大部分主流和前沿模型,例如 Faster R-CNN 系列、Mask R-CNN 系列、YOLO 系列和 DETR 等,模型库非常丰富,分离出了很多独立的核心组件,方便复用

  • img

3.PyTorch Image Models (timm):

timm 整合了常用的models, layers, utilities, optimizers, schedulers, data-loaders / augmentations, and reference training / validation scripts,它的目的是将各种SOTA模型整合在一起,并具有再现ImageNet训练结果的能力,github

4.Detectron/Detectron2:

FaceBook,基于caffe2,Det2github

Detectron2在model zoos和速度上做了优化,涉及目标检测、关键点检测、实例分割、全景分割等模型

5.Tensorflow Object Detection:

Google,基于TensorFlow 1.x

6.Det3D:

通用 3D 目标检测框架 ,github

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转载自blog.csdn.net/qq_52038588/article/details/131543610