Detectron2_Beginner_Demo(detectron2入门样例)

一份关于detectron2入门级（训练+预测）的代码demo（目标检测/实例分割/全景分割........）

1.install

安装视觉库

pip install opencv-python

安装torch+torchvision，torch官网有可选配置的安装指令提供，以及Previous versions提供

https://pytorch.org/

安装detectron2，这里建议直接源码编译，以及要注意看清楚官方安装文档中的环境版本要求

https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/tutorials/install.html

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2

2.数据集标注

工具：labelme

pip install labelme

安装后在环境终端输入指令labelme即可使用

（1）object_detection

在labelme中create rectangle即可,

每一张image都会生成一个 .json文件，

转换格式可通过很多其他开源项目转化，不过我记得有一个项目直接可以 pip install labelme2coco使用（适用于目标检测和实例分割）

https://github.com/hddlovefxx/labelme2coco

最后会把所有的 .json都合并成一个文件

（2）instance_segmentation

在labelme中create polygon即可

转化方法同目标检测相同

（3）pannramic_segmentation

待写

3.训练（train.py）