pascal-voc

再利用可能なコンピュータビジョンツールを開発します。💜

オブジェクト検出アルゴリズムを評価するために使用される最も一般的な指標。

写真のラベリングに無料で使えるオンラインツール。https://makesense.ai

平均適合率 (mean Average Precision) - 物体認識におけるニューラルネットワークのパフォーマンスを評価するコード。

再現性のあるディープラーニング研究のためにPyTorchをベースに構築されたノーコードフレームワーク。PyTorchエコシステム。TPAMI、CVPR、ICLR、ECCV、NeurIPS、ICCV、AAAIなどで発表された26の知識蒸留メソッドを実装済み。再現性とベンチマークを保証するため、学習済みモデル、学習ログ、設定ファイルを提供。

物体検出の評価指標。mAP（mean Average Precision）、AR（Average Recall）、STT-AP（Spatio-Temporal Tube Average Precision）など14の物体検出指標を網羅。COCOやPASCAL、ImageNetなどの異なるバウンディングボックス形式をサポートしています。

複数のサポート形式を使用して画像ラベリング/アノテーションプロセスを高速化および簡素化します。

コンピュータビジョンのデータセットを構築、分析、管理するためのPythonライブラリおよびCLIツールであるデータセット管理フレームワーク。