faster_coco_eval

替换 pycocotools，COCO 评测提速数倍不丢精度

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 14 🐛 待处理 7 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 147
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，MIT类许可证

项目预览

faster_coco_eval 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MiXaiLL76
官网地址https://mixaill76.github.io/faster_coco_eval
GitHubhttps://github.com/MiXaiLL76/faster_coco_eval
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，MIT类许可证
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型coco,coco-rem,computer-vision,computer-vision-algorithms,crowdpose,evaluation,evaluation-metrics,lvis,objects365,pycoco-evaluation,pycocotools,python,sama-coco
GitHub 星标★ 147
上线时间2022-06-14 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积21.3 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-14
浏览次数1

项目介绍

faster_coco_eval 是已废弃项目 fast-coco-eval 的延续维护版本，用 Python 重写并加速了 COCO 数据集的目标检测/实例分割评测流程。它解决的核心问题是：官方 pycocotools 在大规模数据集（如 Objects365、LVIS、CrowdPose）上评测速度慢、内存占用高，且对 crowd 标注、多类别场景支持有限。项目通过 C++/Cython 扩展与向量化计算，把 mAP 等指标的统计过程大幅提速，同时保持与 COCO 官方指标数值一致，并提供对 COCO-REM、LVIS、CrowdPose 等变体的兼容接口。核心能力包括：快速计算 AP/AR 系列指标、支持多进程与批量评测、兼容 pycocotools 的 API 调用方式，方便直接替换现有评测脚本。适合需要频繁跑验证集、做大规模模型选型或自动化评测流水线的团队使用。

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 2026-09-14 · 当前星标 ★ 147

核心亮点

  • 评测速度显著快于官方 pycocotools，适合大规模数据集反复验证
  • API 与 pycocotools 兼容，迁移成本低，可直接替换
  • 支持 COCO-REM、LVIS、CrowdPose 等扩展评测场景

不足之处

  • 项目早期、星标少，长期维护与社区活跃度待观察
  • 安装依赖编译环境，跨平台部署可能遇到构建问题

适用场景

  • 目标检测模型训练时频繁跑验证集 mAP
  • 大规模数据集（Objects365/LVIS）的批量评测
  • 自动化模型选型与 CI 评测流水线

替代项目

pycocotools、lvis-api

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