参与评估 - 帮助文档

您可以通过Sextant参与您和您的团队成员创建的评估，支持通过使用TensorBay数据集和使用模型两种参与模式
若您对评估的基准数据没有使用权限，请在参与时根据提示申请相应权限
使用TensorBay数据集参与评估
在Sextant评估列表页找到需要参与的评估，点击【查看】进入对应评估的详情页面
在评估的详情页面点击右上角的【参与评估】按钮
在弹窗中选择【从TensorBay选择数据】，然后选中需要参与评估的数据集和对应的版本，点击确定后，评估将会自动开始，此时系统会自动生成一条评估记录
评估的状态分为评估中、已完成和已失败三种，如评估失败，请查看评估日志排查问题后重试，如需帮助，请向我们反馈​
使用模型参与评估
在Sextant评估列表页找到需要参与的评估，点击【查看】进入对应评估的详情页面
在评估的详情页面点击右上角的【参与评估】按钮
在弹窗中选择【从Github导入模型】，然后填写对应的GitHub Repo URL，例如https://github.com/Graviti-AI/tensorbay-python-sdk.git 点击确定后，评估会自动开始，此时系统会自动生成一条评估记录
如何准备适用于Sextant的算法模型
 1.首先准备好需要用于评估的算法，并验证其可用
2.按照以下结构编写python代码：
python 库中有且只有一个名为 Predictor 的 class
Predictor 类中存在 predict() 方法，返回值请参考graviti 标准化文档​
算法所依赖的模型须能被该算法使用
1
class Predict:
2
    def __init__(self):
3
        """
4
        You can initialize your model here
5
        """
6
        ...
7
    def predict(self, img_data: bytes) -> Dict[str, Any]:
8
        """
9
        Do the predict job
10
        :param img_data: the binary data of one image file
11
        :return: the predict result
12
        """
13
        ...
14
​
15
"""
16
2D框返回值示例
17
​
18
{
19
    "BOX2D": [
20
        {
21
            "box2d": { "xmin": 1, "ymin": 2, "xmax": 3, "ymax": 4 },
22
            "category": "cat"
23
        },
24
        {
25
            "box2d": { "xmin": 5, "ymin": 4, "xmax": 6, "ymax": 9},
26
            "category": "dog"
27
        }
28
    ]
29
}
30
"""
Copied!
3.详细信息请参考示例说明​
4.将代码文件上传到Github，并复制.git链接粘贴至Sextant参与评估
如果您的代码依赖于某个模型，请保证您的模型能被代码顺利访问
查看评估日志
Sextant将会记录评估过程中的系统运行日志，以供用户了解评估过程情况并解决可能出现的BUG，查看方法如下：
在Sextant评估列表页找到需要查看的评估，点击【查看】进入对应评估的详情页面
在页面下方的评估参与记录中找到需要查看日志的记录，点击右侧的【日志】按钮
在弹窗中选择需要查看日志的步骤，对应的日志信息将会显示在右侧