Testing 如何测试图像识别算法?

Testing 如何测试图像识别算法?,testing,language-agnostic,computer-vision,image-recognition,Testing,Language Agnostic,Computer Vision,Image Recognition,假设我有一个类型的函数 [(ObjectType, (x, y))] <= identify (Image img) [(ObjectType,(x,y))]我将尝试回答: 计算ROC曲线 用真实的、未裁剪的图像来填充你的算法将更加现实和具有挑战性。但对于基本事实,您必须知道图像在图像中的位置 您可以使用“labelMe视频”进行标记,并将视频分离为图像,以将其提供给算法 希望对您有所帮助,如果您有任何进一步的问题,请发表评论 查看计算机视觉数据集-通常所有手动工作都已完成@不幸的是,我

假设我有一个类型的函数

[(ObjectType, (x, y))] <= identify (Image img)
[(ObjectType,(x,y))]我将尝试回答:

  • 计算ROC曲线

  • 用真实的、未裁剪的图像来填充你的算法将更加现实和具有挑战性。但对于基本事实,您必须知道图像在图像中的位置

  • 您可以使用“labelMe视频”进行标记,并将视频分离为图像,以将其提供给算法


  • 希望对您有所帮助,如果您有任何进一步的问题,请发表评论

    查看计算机视觉数据集-通常所有手动工作都已完成@不幸的是,我在一个小领域工作,所以我不确定一般数据集会有多大帮助。我会仔细检查它们,看看是否有相似之处,不过,谢谢!如果你必须自己制作数据,试试LabelMe——一个很好的不同标签的工具。我会试着回答,告诉我这是否有帮助:1。计算ROC曲线。2.用真实的、未裁剪的图像来填充你的算法将更加现实和具有挑战性。但对于基本事实,您必须知道图像在图像中的位置。3.您可以使用“labelMe视频”进行标记,并将视频分离为图像,以将其提供给算法。希望对大家有所帮助,如果您还有其他问题,请留言。@old ufo谢谢,我会利用它的。