Nie zagłębiając się w szczegóły, działanie polega na wykorzystaniu zalet algorytmów Mask R-CNN, RetinaNet, Faster R-CNN, RPN, Fast R-CNN oraz R-FCN. Obraz jest analizowany, a następnie uzyskiwana jest informacja o rozpoznanych obiektach. Jako przykład przedstawiane jest zdjęcie, na którym system poprawnie rozpoznał rowerzystów, przechodniów, ale także butelkę z napojem przy jednym z rowerów oraz telefon komórkowy w ręku jednego z pieszych.
Introducing Detectron, Facebook AI Research's platform for object detection research, powered by @caffe2ai. https://t.co/7RMcpDS0Pw pic.twitter.com/F2pQ1QYAE7
— Facebook Open Source (@fbOpenSource) 22 stycznia 2018Warto zauważyć, że obiekty są nie tylko podpisywane, ale także na bieżąco wyróżniane kolorystycznie, co pozwala skontrolować przeanalizowany przez SI obszar. Facebook chwali się także, że niektóre z napędzanych przez Detecron projekty zdążyły już zdobyć nagrody podczas konferencji ICCV w 2017 roku.
Początki Detectrona sięgają jeszcze 2016 roku i od tamtego czasu jego rozwój postępuje szybko. Od początku było to oprogramowanie tworzone przede wszystkim z myślą o szybkości, skuteczności i łatwej skalowalności. Facebook dodaje, że upubliczniając kod swojej sztucznej inteligencji ma nadzieję, iż badania w zakresie rozpoznawania obiektów przyspieszą na całym świecie.
Redaktor Prowadzący dobreprogramy.pl, dziennikarz obszaru Technologie w Wirtualnej Polsce. Śledzi tematykę cyberbezpieczeństwa, systemów operacyjnych, aplikacji "dla każdego" oraz technologii w świecie motoryzacji i smart home. W branży od 2014 roku.
