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授权协议 Apache 2.0
开发语言 Python
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
开源组织 Facebook
地区 不详
投 递 者 王练
适用人群 未知
收录时间 2018-01-23

软件简介

Detectron 是 Facebook AI 研究院(FAIR )开源的软件系统,实现了最先进的目标检测算法,包括 Mask R-CNN。

在 FAIR 实验室,Detectron 目前已经支持很多研究项目的实现,包括:


Detectron 的目标是为目标检测研究提供高质量、高性能的代码库。它灵活的特性可支持快速实现和验证新研究。Detectron 目前包含以下目标检测算法的实现:

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代码

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发表于AI & 大数据专区
2018/01/24 08:10

脸书开源自家 AR 核心技术,能快速识别影片中的物体

Facebook AI 研究院于 23 日开源由 Python 语言编写的基于深度学习框架 Caffe2 的物体识别框架 Detectron。其中包含多个重要且热门的目标检测算法,Detectron 能够根据电脑视觉的任务,自动产生适合的模型。 脸书在去年 F8 大会上大秀 AR/VR 应用,尤其展示了多种在生活场景叠加图片的 AR 技术,今日开源的目标检测框架Detectron,可以快速在影片或图片中辨别出物体的形状或边缘,方便叠加影像。 Detectron 项目于 2016 年 7 月...

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PyYAML 输入验证错误漏洞
输入验证不恰当
在 5.3.1 之前版本的 PyYAML 库中发现了一个漏洞,当它通过 full_load 方法或使用 FullLoader 加载程序处理不受信任的 YAML 文件时,容易受到任意代码执行的影响。使用该库处理不受信任输入的应用程序可能容易受到此缺陷的影响。攻击者可以利用此漏洞通过滥用 python/object/new 构造函数在系统上执行任意代码。
CVE-2020-1747 MPS-2020-4374
2022-08-08 18:05
PyYAML 输入验证错误漏洞
在 5.4 之前的版本中,在 PyYAML 库中发现了一个漏洞,当它通过 full_load 方法或使用 FullLoader 加载程序处理不受信任的 YAML 文件时,容易受到任意代码执行的影响。使用该库处理不受信任输入的应用程序可能容易受到此缺陷的影响。此漏洞允许攻击者通过滥用 python/object/new 构造函数在系统上执行任意代码。此缺陷是由于对 CVE-2020-1747 的不完整修复造成的。
CVE-2020-14343 MPS-2021-1186
2022-08-08 18:05
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