want to get mAP

Repository metrics

Stars

6,120 stars (6,120 stars)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

モデルの予測と正解ラベルを使用して平均適合率（mAP）を計算するテストスクリプトを実装する。検証セットで推論を実行し、正解アノテーションを読み込み、標準的な手法（例: COCOまたはVOC）を使用してmAPを計算する。mAP計算をコマンドラインオプションとして統合する。

技術スタック

pythontensorflow

領域

machine learningai

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

半日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

おおむね明確

前提条件

PythonTensorFlowObject Detection

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

60