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图像测试
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图像测试漫画
表1总结了每个类别和图像集的对象和图像(至少包含一个特定类别的对象)的数量。数据被分成50%用于训练/验证,50%用于测试。各类图像和目标的分布在训练/验证和测试中大致相等。
事实上,我们能够在高达ISO6400的全屏尺寸下查看我们的测试图像,而图像质量没有明显的下降。户外图像质量一直很好,我们在实验室测试照片中注意到的轻微的曝光不足倾向不再起作用。
这门课是侧重于第二、第三个层次,也就是工业以及企业领域的图像质量测试测量与标准。课程结合目前成像工业领域的实际应用,配合实例讲解图像质量的各个指标的数学物理含义,在成像系统中的意义,以及如何测试测量与解读。
对每一个测试图像,都做如下预测,最后输出,预测准确的数量除以所有的测试数量(10000),得到学习模型对测试图像的识别概率,由此我们的推理过程就结束了。
对这两个函数分别测试,这时候显示屏就会出现对应可视化结果,这样就完成数据可视化所需的一些工作(视频流图像显示这部分,功耗占了1W,CPU占用30%左右,显示这部分的代码还是有点冗余)。
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