Выложенная в открытый доступ библиотека Faster COCO Eval помогает оценивать, 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.

Решение ускоряет процесс валидации в 3 раза для стандартных задач и более чем в 10 раз для сложных случаев.

Библиотека также позволяет выявлять ошибки визуализации, сделанные моделью.

Библиотека Faster COCO Eval была опубликована Михаилом Степановым, разработчиком из компании «РУСАЛ», в 2021 году.

Страница на PyPI

👤 Михаил Степанов

#искусственный_интеллект#компьютерное_зрение#нейросети#машинное_обучение#open_source