目标检测框架

图来源：BV1AM4y187yR

本文的框架是在pytorch/tensorflow等框架上进一步的封装

1.Paddle：

百度，github，git里附带设备端的应用，方便部署，偏工业

2.MMDet：

商汤，基于pytorch，官方知乎，github，偏学术

MMdetection 已经复现了大部分主流和前沿模型，例如 Faster R-CNN 系列、Mask R-CNN 系列、YOLO 系列和 DETR 等，模型库非常丰富，分离出了很多独立的核心组件，方便复用

3.PyTorch Image Models （timm）：

timm 整合了常用的models, layers, utilities, optimizers, schedulers, data-loaders / augmentations, and reference training / validation scripts，它的目的是将各种SOTA模型整合在一起，并具有再现ImageNet训练结果的能力，github

4.Detectron/Detectron2:

FaceBook，基于caffe2，Det2github

Detectron2在model zoos和速度上做了优化，涉及目标检测、关键点检测、实例分割、全景分割等模型

5.Tensorflow Object Detection:

Google，基于TensorFlow 1.x

6.Det3D：

通用 3D 目标检测框架 ，github