Reconhecimento de imagens do Facebook agora é Open Source

No dia 22 de janeiro de 2018, o Facebook AI Research (FAIR) abriu o código do Detectron – sua plataforma para pesquisa em detecção de objetos.

O projeto do Detectron foi iniciado em julho de 2016 com o objetivo de criar um sistema de detecção de objetos rápido e flexível, construído em Caffe2, que estava na ocasião no início da fase alfa de desenvolvimento. Ao longo do último ano e meio, a base de códigos amadureceu e suportou um grande número de projetos, incluindo o Mask R-CNN e Focal Loss for Dense Object Detection, que ganharam os prêmios Marr Prize e Best Student Paper, respectivamente, no ICCV 2017 . Esses algoritmos, equipados com Detectron, fornecem modelos intuitivos para tarefas importantes de visão computacional, como a segmentação de instâncias, e desempenharam um papel fundamental no avanço sem precedentes dos sistemas de percepção visual que a comunidade alcançou nos últimos anos.

Além da pesquisa, várias equipes do Facebook usam esta plataforma para treinar modelos personalizados para diversas aplicações, incluindo realidade aumentada e integridade da comunidade. Uma vez treinados, esses modelos podem ser implantados na nuvem e em dispositivos móveis, impulsionados pelo runtime altamente eficiente do Caffe2.

Segundo o Facebook, o objetivo de abrir o código do Detectron é tornar suas pesquisas tão abertas quanto o possível e acelerar a pesquisa em laboratórios em todo o mundo. Com a sua divulgação, a comunidade de pesquisa poderá reproduzir os resultados do Facebook e ter acesso à mesma plataforma de software que o FAIR utiliza todos os dias.

O Detectron está disponível sob a licença Apache 2.0 em https://github.com/facebookresearch/Detectron. Também estão sendo lançadas performance baselines para mais de 70 modelos pré-treinados que estão disponíveis para download no repositório de modelos do Facebook.

Traduzido de Facebook open sources Detectron