encord-active

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专为测试、验证和优化模型性能而设计的开源工具包

Encord Active是一个开源工具包,专为测试、验证和优化模型性能而设计。其功能包括高级错误分析、模型可解释性报告、自然语言数据搜索,以及数据集错误与偏见的检测和修复。支持本地和云端版本,适用于计算机视觉项目的各个阶段。

Encord Active开源工具包模型评估数据标签虚拟环境Github开源项目

Encord Active 项目介绍

什么是 Encord Active?

Encord Active 是一个开源工具包,旨在测试、验证和评估模型,并优先处理对标签最有价值的数据,以提升模型性能。它能够帮助用户在数据收集、标签样本标注和模型生产等各个阶段理解和改善数据、标签和模型。

使用 Encord Active,用户可以:

  • 通过高级错误分析测试、验证和评估模型
  • 生成模型可解释性报告
  • 搜索、策划和优先考虑最有价值的标签数据
  • 利用自然语言搜索数据(测试版功能)
  • 找出并修正数据集中的错误和偏差(如重复项、异常值、标签错误)

安装指南

要安装 Encord Active 的 CLI,推荐在合适的虚拟环境中使用 pip

pip install encord-active

建议使用虚拟环境工具如 venv 来管理环境:

python3.9 -m venv ea-venv source ea-venv/bin/activate pip install encord-active

Encord Active 需要 Python 3.9。如果安装时遇到困难,可参考官方文档以获取详细的安装说明。

快速开始

通过以下命令可以立即启动 Encord Active 项目:

encord-active quickstart

也可以使用 Docker 运行:

docker run -it --rm -p 8000:8000 -v ${PWD}:/data encord/encord-active quickstart

这将下载一个小型数据集并启动 Encord Active 应用程序供用户探索。

使用场景

Encord Active 在计算机视觉项目的各个阶段都能提供帮助。无论用户刚开始数据收集、完成了第一批样本的标注,还是已有多个模型在生产环境中运行,Encord Active 都能帮助用户分析和提升数据与模型的质量。

Encord Active 版本

Encord Active 提供两种版本:

  • Encord Active Cloud
  • Encord Active OS

Active Cloud 可与 Encord Annotate 紧密集成,无需安装,即可开箱使用。而 Active OS 允许用户自行托管,并且是完全开源的工具包版本。

关键功能

  • 数据探索与标签分布分析
  • 数据、标签异常值检测
  • 模型分解(包括目标检测模型和分类模型)
  • 相似性搜索
  • 数据和标签标记
  • TP/FP/FN 可视化分析

数据类型支持

Encord Active 支持多种数据类型和标签格式,如 jpgpngtiffmp4,以及Bounding Boxes、Polygons、Segmentations和Classifications等多种标注类型。

社区与支持

用户可以通过加入 Slack 社区来与 Encord Active 团队建立联系,反馈意见或报告问题。项目欢迎开源贡献,如果企业正在使用 Encord Active,鼓励将公司加入 ADOPTERS 列表,为项目增加动力和可信度。

Encord Active 是一个非常灵活且可扩展的工具,旨在帮助开发者和数据科学家更好地利用数据以提高模型性能。通过开源的方式提供,越来越多的功能和改进正在逐步加入其中,为用户提供强大的数据处理和模型优化支持。

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