Detectron2 是Facebook AI Research(FAIR)推出的基于Pytorch的视觉算法开源框架，主要聚焦于目标检测和分割任务等视觉算法，此外还支持全景分割，关键点检测，旋转框检测等任务。Detectron2继承自Detectron 和mask-rcnn。
detectron2
configs特定数据特定任务的训练配置文件，如mask_rcnn, faster_rcnn, retina_net datasets 准备数据集的脚本，包括 ADEChallengeData2016, LVIS: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation，COCO数据集
demodemo程序，可以在静态图像和视频上单帧推理或异步推理已训练好的模型 detectron2核心框架 dev开发构建工具，格式化，wheels包构建 dockerdocker虚拟环境构建 docs文档 projects基于detectron2的工程，包括DeepLab,DensePose,MViTv2,Panoptic-DeepLab,PointRend,PointSup,TensorMask,TridentNet，ViTDet tests单元测试脚本 tools工具包，包括模型参数、flop统计，基准构建，LazyConfig训练，torch-lightning训练，数据可视化，检测结果可视化 scripts包括setup.py，README.md，INSTALL.md，LICENSE，GETTING_STARTED.md等 checkpointcheckpoint管理工具，checkpoint加载，checkpoint转换 config配置文件管理工具，CfgNode，get_config，instantiate,LazyCall，LazyConfig data数据集，自定义数据集注册，采样，分布式采样，分组批次采样，数据变换、增强，dataloader, 标注格式转换 engine训练pipeline，hooks插件，分布式训练，混合精度训练，多GPU训练，分布式训练 evaluation数据集评估模块，cityscapes,coco,lvis，panoptic,pascal_voc,rotated_coco,sem_seg export模型导出模块，导出onnx, torchscript layersaspp、bn、de-conv、losses、nms、roi_align_rotated、roi_align、rotated_boxes… 部分算子c++/cuda实现：box_iou_rotated, cocoeval, deformable-conv，nms_rotated,ROIAlignRotated model_zoo常见模型与对应预训练权重 modeling模型相关，backbone，算法框架，RPN, 检测头，anchor_generator, postprocess solver优化器，lr_scheduler，梯度裁减 structures标注结构体，box，instance，keypoints,masks, rotated_boxes tracking目标跟踪相关，基于IOU的tracking, 基于匈牙利算法的tracing utils通用脚本，模型分析，环境搜集，颜色表，多GPU通信，事件存储（JSON，TensorboardX），文件IO, 日志系统，显存控制，序列化，tracing，可视化，视频可视化