튜토리얼

• 설치
  • Requirements
  • Detectron2 소스로부터 빌드하기
  • 사전 빌드된 Detectron2 설치하기 (Linux 전용)
  • Common Installation Issues
  • 특수한 환경에 설치하기:
• Detectron2 시작하기
  • 사전 학습된 모델을 통한 추론 (Inference) 데모
  • 커맨드라인에서 학습 & 평가하기
  • 코드에서 Detectron2 사용하기
• 내장(Builtin) 데이터셋 사용하기
  • COCO instance/keypoint detection을 위한 데이터셋 구조:
  • PanopticFPN을 위한 데이터셋 구조:
  • LVIS instance segmentation을 위한 데이터셋 구조:
  • cityscapes를 위한 데이터셋 구조:
  • Pascal VOC를 위한 데이터셋 구조:
  • ADE20k Scene Parsing을 위한 데이터셋 구조:
• 기본 Detectron2 확장하기
• 커스텀 데이터셋 사용
  • 데이터셋 등록
  • 데이터셋의 “메타데이터”
  • COCO 포맷 데이터셋 등록
  • 새로운 데이터셋을 위한 설정 변경
• 데이터로더
  • 기본 데이터로더의 작동 방식
  • 커스텀 데이터로더 작성
  • 커스텀 데이터로더 사용
• 데이터 증강
  • 기본 사용법
  • 새로운 증강 작성
  • 고급 사용법
• 모델 사용
  • Yacs 설정으로부터 모델 빌드
• 모델 작성
  • 새로운 컴포넌트 등록
  • 명시적 argument를 통한 모델 생성
• 학습
  • 커스텀 학습 루프
  • Trainer 모듈
  • 메트릭 로그 생성
• 성능평가
  • evaluators 사용
  • 커스텀 데이터셋을 위한 evaluator
• Yacs 환경설정
  • 기본 사용법
  • 프로젝트 환경설정
  • 환경설정 잘하는 법
• Lazy 환경설정
  • Python 문법
  • 재귀적 인스턴스화(Recursive Instantiation)
  • 모델 Zoo의 LazyConfigs 사용
  • 요약
• 배포
  • Tracing 혹은 Scripting 방식 배포
  • Caffe2-tracing 방식 배포
  • TensorFlow로의 변환