33、计算机视觉中的目标检测、跟踪计数与视网膜血管分割

计算机视觉中的目标检测、跟踪计数与视网膜血管分割

1. 预训练Detectron2模型的四种应用

在计算机视觉领域，预训练的Detectron2模型有着广泛的应用。下面将详细介绍其在目标检测、姿态检测、实例分割和全景分割方面的应用。

1.1 目标检测

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data import Metadatacatalog
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
import cv2; import glob; import time; from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as pit; import matplotlib.image as mpimg; import os

接下来，配置模型并加载预训练权重：

cfg = get_cfg()
cfg_file = "./detectron2/configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_101_FPN_3x.yaml" 
weights_file = os.path.join('de