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.

Репозиторий на GitHub

Страница на PyPI

👤 Михаил Степанов

• Смотреть

#искусственный_интеллект#компьютерное_зрение#нейросети#машинное_обучение#open_source

#РУСАЛ