Facebook开源用于目标检测的深度学习库Detectron

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一月份，在谷歌更新了TensorFlow图像识别API之后，Facebook的研究部门FAIR(Facebook AI Research)宣布开源目标检测库Detectron。这两个库都提供了最新的深度学习目标检测算法。

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Detectron是基于Facebook的深度学习框架Caffe2开发的，使用了开源协议Apache 2.0 ，可以直接作为Python的库使用。Detectron的包可以在GitHub上下载，包括脚本、预训练模型以及Docker镜像。谷歌的TensorFlow图像识别API最早于2017年6月发布，是TensorFlow研究项目的一部分，TensorFlow包含了约40个不同的深度学习项目。

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这两个库的预训练模型都已在COCO数据集上训练好，COCO数据集是一个大型图像数据库，包括了目标检测、分割以及图像文本描述信息。该数据集有80个类，超过20万张标注图像以及150万个实例对象。Facebook的Detectron和谷歌的Tensorflow图像识别API主要用于研究，暂未用于生产。

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目标检测仍然是计算机视觉领域具有挑战性的一个方面，在许多计算机视觉领域的任务上都有应用。从简单的人脸检测到图像检索与视频监控。自动驾驶需要依赖于实时行人检测技术，而城市的车辆与人口数量的自动统计在城市规划中也很有价值。

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目标检测面临的主要问题是自然场景下的未知目标的数量、大小和其在图像上的分布都是随机的。并且在提升精度的同时要求算法具有速度优势，这也增加了任务本身的难度。

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机器学习中，静止图像中的目标检测需要同时解决两个问题。即确定图像的某个特定区域是一个目标物体并判断其种类。目前的目标检测模型建立在卷积神经网络(CNN)的基础上，卷积神经网络是一类结构特殊的神经网络。CNN使用矩形滑动窗口对整个原始图像进行特征提取。

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目标检测算法主要有两大类。基于R-CNN的方法使用多尺度滑动窗口处理不同尺寸的目标，而YOLO(You Only Look Once)算法使用不同的特征提取和决策方法对图像进行一次推理。早期的工作能够在目标物体的周围标记一个矩形边界(object localization)，而最近的一些研究成果(例如，Mask R-CNN和RetinaNet)能够在物体边缘标记出更精确的边界。这一重大的进展被称为实例分割(instance segmentation)，对于图像中的每个像素点，都会确定其对于某一特定类的归属关系。

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评论表明Tensorflow目标检测API更容易训练，它的GitHub仓库包括一些可以用于安装、训练模型和迁移学习的Jupyter Notebooks，在谷歌的目标检测库中也可以获取更多的在线教程。

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查看英文原文：Facebook Open-Sources Detectron, Deep-Learning Library for Object Detection

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感谢无明对本文的审校。

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