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Uni-Evaluator 作者简介 陈长建,2017年本科毕业于中国科学技术大学,2022年博士毕业于清华大学,目前是湖南大学的助理教授,目前主要研究的领域机器学习和可视分析; 谷歌学术:https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=Q4pwU6sAAAAJ&view_op=list_works 个人主页:https://changjianchen.github.io 论文网站:http://uni-evaluator.thuvis.org/ 介绍 科研目标: 开发一个开源的可视化分析工具 Uni-Evalutor,该开源工具是一个统一的可交互的与模型无关的可视化系统,用于评估计算机视觉领域的分类、目标检测和实例分割模型。 主要应用: 模型评估是机器学习模型开发中的关键一步,Uni-Evalutor 用于评估计算机视觉领域中分类、目标检测和实例分割模型的性能,帮助研究人员找到计算机视觉模型性能不佳的原因,并进行改进,并对模型或相关数据进行改进。 相关研究 在计算机视觉领域进行模型评估 评价一个模型好坏常用准确率、mAP....