Detectron2: Framework mạnh mẽ cho các bài toán phân đoạn ảnh và phát hiện vật thể

Detectron2

Mục tiêu: Detectron2 là một framework mã nguồn mở mạnh mẽ do Facebook AI Research (FAIR) phát triển, chuyên dành cho các tác vụ phân đoạn ảnh, phát hiện vật thể, phân đoạn thể hiện (instance segmentation) và pose estimation.

---

🚀 Đặc điểm nổi bật:

• Xây dựng trên PyTorch, dễ mở rộng và tùy chỉnh.

• Tích hợp nhiều mô hình tiên tiến như Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet, DensePose.

• Hỗ trợ huấn luyện, đánh giá, và suy luận (inference) trên tập dữ liệu tùy biến hoặc phổ biến như COCO.

• Hiệu năng cao, phù hợp cho cả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

---

📸 Ứng dụng tiêu biểu:

• Phát hiện vật thể trong ảnh và video (object detection).

• Phân đoạn đối tượng cụ thể trong ảnh (instance segmentation).

• Phân tích dáng người (pose estimation) trong y tế, thể thao.

• Nhận diện và đếm số lượng vật thể trong chuỗi sản xuất.

---

🔧 Ví dụ đơn giản: Phát hiện vật thể trong ảnh

import cv2
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer

# Cấu hình mô hình
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file(
    "COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url(
    "COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
predictor = DefaultPredictor(cfg)

# Dự đoán
image = cv2.imread("coffee_shop.jpg")
outputs = predictor(image)

# Hiển thị kết quả
v = Visualizer(image[:, :, ::-1], scale=1.2)
result = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
cv2.imshow("Detectron2 Result", result.get_image()[:, :, ::-1])
cv2.waitKey(0)

---