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評估目標偵測算法最常用的指標

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mean Average Precision - 此程式碼用於評估您的類神經網路在物件辨識上的效能。

基於 PyTorch 構建的無程式碼框架，用於可重複的深度學習研究。PyTorch 生態系統。🏆 至今已實作 26 種發表於 TPAMI、CVPR、IClR、ECCV、NeurIPS、ICCV、AAAI 等會議的知識蒸餾方法。🎁 提供已訓練模型、訓練日誌與設定檔，以確保可重複性與基準測試。

物件偵測指標。包含 14 種物件偵測指標：平均精確度均值 (mAP)、平均召回率 (AR)、時空管平均精確度 (STT-AP)。此專案支援如 COCO、PASCAL、ImageNet 等不同的邊界框格式。

加速並簡化支援多種格式的影像標記/標註流程。

資料集管理框架，是用來建構、分析與管理 Computer Vision 資料集的 Python 程式庫與 CLI 工具。