对象检测收件箱。14个对象检测指标:平均平均精度(mAP)、平均召回率(AR)、时空管平均精度(STT-AP)。该项目支持不同的边界框格式,例如COCO、PascAL、Imagenet等。

coco-api 开源项目推荐(8 个)
coco-api 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 全部 8
GitHub 共 8 个仓库,已全部展示读取和转换对象检测数据集(COCO、YOLO、PascalVOC、LabelMe、CVAT、OpenImage等)的包并使用COCO和PascalVOC指标对其进行评估。
Python library for Object Detection metrics.
🧮 A deep learning object detection model built using SSD ResNet101 V1 FPN 640x640 🤖 in conjunction with TensorFlow object detection API. Trained on a custom dataset (300+ images) for 10 different labels, the model detects tile colors on Rubik's cube face with 98-100% accuracy 🎯 and only 0.2 total loss.
Towards a standardizing apparel data
Mixed vision-language Attention Model that gets better by making mistakes
Create a neural network architecture to automatically generate captions from images.
This project implements a vehicle registration plate detection system using Detectron2, a powerful object detection and segmentation framework built on PyTorch. The project involves training a model on a custom dataset to identify and localize registration plates in images.
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 8 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/coco-api。
- 该话题在 GitHub 上共有 8 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 8 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 8 个项目累计 1404 Star,覆盖 2 种主要语言,数据更新于 2026-11-13。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。