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Sextant
针对模型与数据的快速评估工具
格物钛Sextant提供针对模型与数据的快速评估,支持从评估指标纬度对数据进行可视化查看与筛选,可用于质检数据,完成高质量数据准备,以及对模型精准度的评估和发起各类竞赛。
Sextant目前只支持对Box2D类型数据进行评估,Metrics仅支持mAP,更多标注类型和Metrics正在开发中,敬请期待

对数据进行评估

Sextant支持对比两个数据集之间的标注情况,帮助您洞察数据的差异,快速定位数据漏洞,筛选出指定数据后可无缝对接GroundTruth标注工具进行质检和重标注,即刻提升数据集质量,助力训练高质量AI。
评估流程:
  1. 1.
    将需要评估的数据上传到TensorBay
  2. 2.
    创建评估,将其中一份数据选定为基准数据
  3. 3.
    使用另一份数据参与评估,获取评估指标
  4. 4.
    根据指标对数据进行筛选,定位问题数据
  5. 5.
    将筛选结果保存为新数据集,开始数据质检与提质

对模型进行评估

Sextant支持对模型的精准度进行评估,帮助您快速了解模型表现,定位模型弱势场景,为模型能力提升提供参考;支持多模型评估结果横向对比,找到最适合应用场景的模型。
评估流程:
  1. 1.
    将真值数据上传至TensorBay中
  2. 2.
    创建评估,将真值数据选中为基准数据
  3. 3.
    将用于评估的模型上传至Github,使用该模型参与评估
  4. 4.
    查看指标结果和横向对比情况