目标检测框架——Dectron2

文章结构概述

• • 前言

    • 1. Windows10 Dtectron2 配置

    • • 1.1 虚拟环境设置
      • 1.2 PyTorch的安装过程
      • 1.3 相关依赖库的安装
      • 1.4 对配置文件中关键参数进行调整（此步骤至关重要）
      • 1.5 pycocotools库的安装
      • 1.7 Dtectron2框架的部署
      • 1.8 环境验证与测试

    • 2. Linux Dtectron2 配置

前言

当前目标检测领域存在众多模型，若想逐一深入学习仍存在一定难度（精力充沛者可忽略此问题），因此本文对当下较为流行的目标检测框架进行简要归纳：包括darknet yolov4、mmdetection2.0以及detectron2.0。关于如何在这些框架中进行选择，我的看法是唯有在真正理解其原理并实际操作过这几个框架之后，才能对其性能与特点做出较为客观的对比与评价。

1. Windows10 Dtectron2 配置

当前所处的运行环境为Windows 10操作系统，配置包括CUDA 10.1、cuDNN 7.6.4、Anaconda以及Visual Studio 2019（该软件为必备组件），同时搭载OpenCV 3.4.10版本和GTX 16