faster_coco_eval

替换 pycocotools，COCO 评测提速数倍不丢精度

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。