OFA模型中是否有提供评估数据集

在ModelScope社区中，OFA（Once-for-All）模型的开源实现提供了一些用于模型评估的数据集。这些数据集可用于验证和比较不同OFA模型的性能。

具体来说，ModelScope社区中的OFA模型提供了以下常用的评估数据集：

1. ImageNet：ImageNet是一个大规模的图像分类数据集，包含数百万张标记的图像和数千个类别。这个数据集经常被用来评估图像分类模型的性能。

2. CIFAR-10和CIFAR-100：这是两个小规模的图像分类数据集，分别包含10个和100个类别的图像。这些数据集可以用于评估和比较OFA模型在小尺寸图像分类任务上的性能。

3. COCO：COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的目标检测和图像分割数据集。它包含了各种真实世界场景中的图像，并提供了详细的标注信息。OFA模型可以使用COCO数据集进行目标检测和图像分割任务的评估。

在modelScope社区中提供的OFA模型中，通常会提供相应的评估数据集来帮助进行模型评估。评估数据集通常包括用于测试模型性能的图像或视频数据集，以及相应的标签信息。这些数据集通常可以在模型下载页面或相关论文中找到。

例如，modelScope社区中提供的OFA模型“OFA-ResNet50”（https://models.ai/details/ofaresnet50 ↗）就提供了ImageNet-1k数据集作为评估数据集。该模型在ImageNet-1k数据集上进行了训练和评估，同时提供了相应的测试结果和性能指标。

需要注意的是，不同的OFA模型可能使用不同的评估数据集，具体取决于模型的应用场景和设计目标