Nel corso dei due anni di sviluppo del progetto Detectron è migliorato notevolmente ed ora è capace di interfacciarsi con altre soluzioni simili per la Dense Object Detection come ad esempio Mask R-CNN e Focal Loss. Gli algoritmi che animano Detectron permettono di creare dei modelli intuitivi con cui finalizzare diversi vision task, compresi quelli basati sull'instance segmentation.

In questo arco temporale Detectron ha svolto un ruolo chiave nel settore della visual perception, grazie anche alla sua vasta community. Vari team di sviluppo utilizzano la piattaforma di Melo Park per "addestrare" i propri algoritmi ad analizzare e riconoscere gli oggetti in un immagine, una volta che tali modelli di riconoscimento sono stati integrati a pieno in un applicazione è possibile eseguire in modo semplice il deploy in produzione andando a fornire servizi Cloud anche tramite dispositivi mobile.

Ora che il codice sorgente di Detectron è completamente libero e aperto (Apache 2.0 license), per i vari development team coinvolti sarà possibile accelerare i processi di sviluppo delle proprie applicazioni, integrandole al meglio con la piattaforma di Facebook cosi da creare un prodotto finale più avanzato e in linea con le esigenze dell'utente. Il lavoro d'implementazione sarà reso ancora più semplice grazie alla disponibilità di ben 70 modelli preconfigurati per le procedure di object detection.

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