PySODEvalToolkit

一行命令批量算齐 SOD/COD 全部指标

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 32 🐛 待处理 1 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 352
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费工具,无付费信息

项目预览

PySODEvalToolkit 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队lartpang
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费工具,无付费信息
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型camouflaged-object-detection,co-saliency,co-salient-object-detection,e-measure,evaluation,evaluation-framework,evaluation-metrics,evaluator,f-measure,fm-curve,latex,mae,metrics,metrics-visualization,pr-curve,python3,s-measure,saliency,saliency-detection,salient-object-detection
GitHub 星标★ 352
上线时间2020-07-08 00:00:00
代码更新2026-08-23
仓库体积318 KB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-20
浏览次数2

项目介绍

PySODEvalToolkit 是一个基于 Python 的显著性目标检测(SOD)与伪装目标检测(COD)评测工具箱。该领域论文中常用 MAE、F-measure、E-measure、S-measure 等多项指标,但不同作者实现细节不一,导致结果难以横向对比。本项目统一实现了这些主流指标,并提供命令行与配置文件两种调用方式,支持批量处理预测图与真值图,自动生成指标表格,还可导出可视化结果。它同时覆盖共显著性检测(Co-SOD)等变体任务,让研究者在同一套标准下评测模型,减少重复造轮子和复现偏差,适合论文实验、模型对比与排行榜搭建。

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 2026-09-20 · 当前星标 ★ 352

核心亮点

  • 统一实现 MAE、F-measure、E-measure、S-measure 等主流指标,减少不同论文实现差异带来的对比偏差
  • 支持命令行与 YAML 配置两种调用方式,可批量处理整个数据集并直接输出指标表格
  • 覆盖 SOD、COD、Co-SOD 等多类任务,一个工具适配多种评测需求

不足之处

  • 项目处于早期阶段,星标数较少,长期维护与更新频率有待观察
  • 文档与示例以英文为主,新手需要一定时间理解配置结构

适用场景

  • 论文实验中批量评测自己模型的预测结果并与基线对比
  • 复现他人工作时用统一指标核对论文报告的数值
  • 搭建 SOD/COD 模型排行榜或自动化评测流水线

替代项目

PySODMetrics、SOD-Eval-Toolbox、pycocotools

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