detectron2-ResNeSt是基于Detectron2框架的一个分支,集成了ResNeSt骨干网络。该项目旨在通过引入ResNeSt网络,增强目标检测能力,特别是在复杂场景下的特征提取效果。它不仅支持目标检测和实例分割等下游任务,还允许用户使用ResNeSt骨干网络训练自定义模型,并在标准数据集上进行性能基准测试。
字节跳动提供 DeepSeek R1、OpenAI o1、GPT-4o、Claude 3.5 和 Gemini 1.5等领先大模型