detectron2包含哪些目标检测模型

### 回答1：
Detectron2 包含多种目标检测模型，如：

- Faster R-CNN
- Mask R-CNN
- RetinaNet
- FPN (Feature Pyramid Network)
- C5/C4 Feature Network

此外，还包含了 DensePose、Panoptic FPN 等预训练模型。

### 回答2：
Detectron2是一个用于计算机视觉任务的深度学习库，主要用于目标检测任务。Detectron2包含了许多经典和先进的目标检测模型，包括：

1. Faster R-CNN：基于区域提议的目标检测模型，通过使用一个区域提议生成网络（RPN）来生成候选物体边界框，然后对这些边界框进行分类和回归。

2. Mask R-CNN：在Faster R-CNN的基础上扩展了实例分割功能，通过添加一个额外的分支来预测每个候选框内部的像素掩码。

3. RetinaNet：一种单级目标检测模型，通过使用多尺度特征金字塔来检测不同大小的物体，同时使用分类分支和回归分支进行目标分类和定位。

4. Cascade R-CNN：在Faster R-CNN的基础上做了改进，通过级联分类器的方式来进一步提升定位的准确性。

5. Keypoint R-CNN：基于Faster R-CNN的基础上添加了关键点估计的功能，可以用于人体姿态估计等任务。

除了以上提到的模型，Detectron2还包含一些其他的目标检测模型，例如YOLO，SSD等。此外，Detectron2还支持使用预训练的模型进行迁移学习，以适应用户特定的目标检测任务。综上所述，Detectron2包含了一系列经典和先进的目标检测模型，覆盖了不同的任务需求和性能要求。

### 回答3：
Detectron2是一个用于计算机视觉研究的模块化、高性能的目标检测系统。它包含了许多流行的目标检测模型，如下：

1. Faster R-CNN：这是一种基于区域提议网络（Region Proposal Network）的目标检测模型。它通过在输入图像中生成候选框，并对这些候选框进行分类和边界框回归来实现物体检测。

2. Mask R-CNN：这是在Faster R-CNN基础上的拓展，除了物体检测，还能够生成物体的精确分割掩码。

3. RetinaNet：这是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）的目标检测模型。它通过在多个尺度上检测物体来解决低分辨率物体检测的问题。

4. Cascade R-CNN：这是在Faster R-CNN基础上的改进，通过级联多个检测器来提高检测性能。

5. Panoptic FPN：这是一种能够同时处理物体检测和语义分割任务的目标检测模型。

6. CenterNet：这是一种基于中心点检测的目标检测模型。它通过预测物体的中心点位置和边界框尺寸来实现物体检测。

除了以上提到的模型，Detectron2还支持其他一些常见的目标检测模型，如Double-Head R-CNN、Fast R-CNN等。此外，Detectron2还提供了丰富的模型训练和推理工具，可以方便地进行模型训练和部署。