PerceptionMetrics

跨模态统一评测检测分割模型，省去重复造轮子

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 116 🐛 待处理 31 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 115
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费工具，无付费服务

项目预览

PerceptionMetrics 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类计算机视觉
开发团队JdeRobot
官网地址https://jderobot.github.io/PerceptionMetrics
GitHubhttps://github.com/JdeRobot/PerceptionMetrics
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费工具，无付费服务
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,deep-learning,image-segmantation,lidar,lidar-segementation,object-detection,pytorch
GitHub 星标★ 115
上线时间2017-07-14 00:00:00
代码更新2026-11-13
仓库体积47.7 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-09-30
浏览次数1

项目介绍

PerceptionMetrics 是一个面向计算机视觉的评估工具包，旨在统一和简化目标检测与分割模型的评测流程。它解决的核心问题是：当研究者或工程师在不同传感器模态（如相机、激光雷达）、不同深度学习框架（如 PyTorch）和不同数据集之间切换时，评估指标和代码往往不兼容，导致重复实现、结果难以横向对比。该工具提供标准化的评估接口，支持 2D 与 3D 目标检测、图像分割和激光雷达分割等任务，能自动计算常用指标（如 mAP、IoU 等），并兼容多种数据格式。通过抽象数据加载与指标计算，它让用户用少量代码即可完成跨模态、跨数据集的模型性能对比，降低评测门槛，提升实验可复现性。项目采用 Python 编写，当前处于早期阶段，适合需要快速验证模型效果的研究与工程场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-30 · 当前星标 ★ 115

核心亮点

  • 统一了不同传感器模态（相机/激光雷达）和任务（检测/分割）的评估接口，减少重复代码
  • 支持 PyTorch 等主流框架，可对接多种数据集格式，便于横向对比模型
  • 提供标准指标自动计算，降低评测门槛，提升实验可复现性

不足之处

  • 项目星标仅 113，社区规模小，文档和示例可能不够完善
  • 作为早期项目，对非 PyTorch 框架或新兴数据集的支持可能有限

适用场景

  • 自动驾驶感知团队对比不同激光雷达与相机检测模型的精度
  • 学术研究中快速评估分割模型在多个公开数据集上的表现
  • 工程落地前对多个预训练模型进行统一基准测试

替代项目

MMDetection、Detectron2

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