Valuta le previsioni del modello rispetto alla realtà utilizzando COCO, Open Images o protocolli personalizzati. Da utilizzare durante il calcolo di matrici mAP, precisione, richiamo, confusione o l'analisi di esempi TP/FP/FN per attività di rilevamento, classificazione, segmentazione o regressione.
Installa rapidamente la skill AI fiftyone-model-evaluation nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: voxel51/fiftyone-skills.
Verify the dataset has both prediction and ground truth fields of compatible types.
Ask user for evaluation parameters Always confirm with the user:
| Label Type | Evaluation Method | Supported Methods |
Valuta le previsioni del modello rispetto alla realtà utilizzando COCO, Open Images o protocolli personalizzati. Da utilizzare durante il calcolo di matrici mAP, precisione, richiamo, confusione o l'analisi di esempi TP/FP/FN per attività di rilevamento, classificazione, segmentazione o regressione. Fonte: voxel51/fiftyone-skills.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/voxel51/fiftyone-skills --skill fiftyone-model-evaluationValuta le previsioni del modello rispetto alla realtà utilizzando COCO, Open Images o protocolli personalizzati. Da utilizzare durante il calcolo di matrici mAP, precisione, richiamo, confusione o l'analisi di esempi TP/FP/FN per attività di rilevamento, classificazione, segmentazione o regressione. Fonte: voxel51/fiftyone-skills.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/voxel51/fiftyone-skills --skill fiftyone-model-evaluation Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/voxel51/fiftyone-skills