测试计算机视觉系统涉及评估其准确性,鲁棒性和可用性。首先在单独的测试数据集上验证模型,使用精度、召回率和F1分数等指标进行分类任务,或使用平均平均精度 (mAP) 进行对象检测。
模拟真实世界的条件,例如变化的光照、遮挡或运动,以测试系统的稳健性。分析失败案例以确定需要改进的地方。
进行用户验收测试 (UAT),以确保系统满足最终用户的要求。基于真实世界数据的持续监控和再培训有助于保持长期性能。
测试计算机视觉系统涉及评估其准确性,鲁棒性和可用性。首先在单独的测试数据集上验证模型,使用精度、召回率和F1分数等指标进行分类任务,或使用平均平均精度 (mAP) 进行对象检测。
模拟真实世界的条件,例如变化的光照、遮挡或运动,以测试系统的稳健性。分析失败案例以确定需要改进的地方。
进行用户验收测试 (UAT),以确保系统满足最终用户的要求。基于真实世界数据的持续监控和再培训有助于保持长期性能。
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