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可以在手機里運行的Detectron2來了:FB官方出品

開發(fā) 前端
作為一個基于PyTorch實現(xiàn)的模塊化目標(biāo)檢測庫,Detectron2當(dāng)年剛一開源,就被推上了GitHub趨勢榜第一。

 本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

做目標(biāo)檢測、語義分割,你一定聽說過Detectron2。

作為一個基于PyTorch實現(xiàn)的模塊化目標(biāo)檢測庫,Detectron2當(dāng)年剛一開源,就被推上了GitHub趨勢榜第一。

而現(xiàn)在,移動端開發(fā)人員們的福利來了。

Facebook官方正式推出Detectron2的移動版:Detectron2Go(D2Go)。

可以在手機里運行的Detectron2來了:FB官方出品

什么是D2Go

先來看官方介紹:

  • PyTorch和Detectron2支持的深度學(xué)習(xí)工具包
  • 最先進的高效移動設(shè)備骨干網(wǎng)絡(luò)
  • 支持端到端模型訓(xùn)練、量化和部署
  • 能輕松導(dǎo)出TorchScript格式

通過D2Go,開發(fā)者可以創(chuàng)建已經(jīng)針對移動設(shè)備進行過優(yōu)化的FBNet模型,在移動端高效地執(zhí)行目標(biāo)檢測、語義分割以及關(guān)鍵點估計等任務(wù)。

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△D2Go人體關(guān)鍵點估計

那么D2Go具體有哪些優(yōu)勢呢?

實際上,移動端的目標(biāo)檢測任務(wù)主要關(guān)注的有兩點:延遲準(zhǔn)確性。

而如果模型能夠在邊緣設(shè)備上獨立運行,不用將數(shù)據(jù)傳至云端進行處理,就能大大的減少延遲。

另外,這也進一步保障了終端用戶的數(shù)據(jù)、隱私安全。

Facebook表示,在實驗測試中,使用D2Go開發(fā)的移動端模型,與基于服務(wù)器的模型相比,延遲更低,且準(zhǔn)確性損失不大。

如何使用

首先是安裝的部分,需要安裝的有:

PyTorch Nightly

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch-nightly

Detectron2

python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'

mobile_cv

python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/mobile-vision.git'

D2go

git clone https://github.com/facebookresearch/d2go
cd d2go & python -m pip install .

在D2go的GitHub倉庫中,還提供了預(yù)訓(xùn)練模型的推理Demo。

從model_zoo中選擇一個模型,運行demo.py,就可以進行試玩。

faster_rcnn_fbnetv3a模型為例:

cd demo/
python demo.py —config-file faster_rcnn_fabnetv3a_C4.yaml —input input1.jpg —output output1.jpg

在訓(xùn)練和評估方面,D2Go本身基于detectron2工具包實現(xiàn),因此在訓(xùn)練之前,需要按照detectron2的說明設(shè)置內(nèi)置數(shù)據(jù)集。

而具體如何用預(yù)訓(xùn)練模型進行推理訓(xùn)練一個D2go模型、將模型導(dǎo)出到int8,F(xiàn)acebook也提供了詳細的入門示例。

可以在手機里運行的Detectron2來了:FB官方出品

更多詳情,不妨戳進文末鏈接,親自上手嘗試~

傳送門

開源地址:
https://github.com/facebookresearch/d2go

Facebook博客:
https://ai.facebook.com/blog/d2go-brings-detectron2-to-mobile/

 

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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