Оценивайте прогнозы модели на основе достоверных данных с помощью COCO, открытых изображений или пользовательских протоколов. Используйте при вычислении матриц mAP, точности, отзыва, путаницы или при анализе примеров TP/FP/FN для задач обнаружения, классификации, сегментации или регрессии.
Быстро установите AI-навык fiftyone-model-evaluation в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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 |
Оценивайте прогнозы модели на основе достоверных данных с помощью COCO, открытых изображений или пользовательских протоколов. Используйте при вычислении матриц mAP, точности, отзыва, путаницы или при анализе примеров TP/FP/FN для задач обнаружения, классификации, сегментации или регрессии. Источник: voxel51/fiftyone-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/voxel51/fiftyone-skills --skill fiftyone-model-evaluationОценивайте прогнозы модели на основе достоверных данных с помощью COCO, открытых изображений или пользовательских протоколов. Используйте при вычислении матриц mAP, точности, отзыва, путаницы или при анализе примеров TP/FP/FN для задач обнаружения, классификации, сегментации или регрессии. Источник: voxel51/fiftyone-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/voxel51/fiftyone-skills --skill fiftyone-model-evaluation После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/voxel51/fiftyone-skills