https://github.com/facebookresearch/Detectron这个代码使用方法

这是 Facebook AI Research 开源的一个目标检测框架 Detectron，基于 Python 和 Caffe2 实现。它可以用于训练和测试各种目标检测模型，包括 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等。如果你想使用 Detectron 进行目标检测任务，可以按照以下步骤进行：

1. 安装依赖

首先，你需要安装一些依赖库，包括 Caffe2、OpenCV、pycocotools 等。你可以按照 Detectron 的官方文档进行安装，具体可以参考 https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/INSTALL.md。

2. 下载代码

你可以从 Detectron 的 GitHub 仓库中下载最新代码，具体可以参考 https://github.com/facebookresearch/Detectron。

3. 配置模型

在运行 Detectron 之前，你需要配置一些模型参数和数据集路径等信息。你可以根据自己的需求修改 detectron/utils/config.py 文件中的参数。

4. 训练模型

如果你想使用 Detectron 训练一个目标检测模型，可以按照以下步骤进行：

- 准备数据集
- 配置训练参数
- 运行训练命令

具体可以参考 https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/tools/train_net.py。

5. 测试模型

如果你想测试一个已经训练好的模型，可以按照以下步骤进行：

- 下载模型权重文件
- 配置测试参数
- 运行测试命令

具体可以参考 https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/tools/test_net.py。

以上是使用 Detectron 进行目标检测任务的基本步骤，具体实现需要根据具体情况进行调整。