
Библиотека для валидации моделей компьютерного зрения
Библиотека Faster COCO Eval может применяться для оценки, насколько хорошо модели компьютерного зрения определяют объекты. Проверка проводится на данных датасета COCO (Common Objects in Context) в задачах, где на одном изображении содержатся тысячи объектов.
По заявлениям авторов, решение ускоряет процесс валидации в три раза для стандартных задач и более чем в десять раз для сложных случаев. Библиотека также позволяет выявлять ошибки визуализации, сделанные моделью.
Faster COCO Eval была опубликована Михаилом Степановым, разработчиком из компании «РУСАЛ», в 2021 году. Доступна как открытое ПО.
#искусственный_интеллект#компьютерное_зрение#нейросети#машинное_обучение#open_source
Разработчик:
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
ICT.Moscow — открытая площадка о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.