【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像分類模型的評估方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，圖像分類模型在許多應(yīng)用領(lǐng)域中得到了廣泛的關(guān)注。為了確保這些模型在實際應(yīng)用中的有效性和可靠性，評估其性能變得尤為重要。
2、目前的圖像分類模型通常基于預(yù)定義規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行構(gòu)建，這些模型在訓(xùn)練階段的表現(xiàn)往往令人滿意。然而，在實際應(yīng)用中，其評估方法的準(zhǔn)確性往往不足。具體來說，當(dāng)模型處理大量復(fù)雜的真實數(shù)據(jù)時，容易出現(xiàn)誤判，從而導(dǎo)致圖像分類不準(zhǔn)確。
3、針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)實施例提供了一種圖像分類模型的評估方法及裝置，以至少解決圖像分類模型檢測結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。
2、根據(jù)本專利技術(shù)實施例的一個方面，提供了一種圖像分類模型的評估方法，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)，并將所述圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、評估數(shù)據(jù)集和測試集；基于所述測試集，采用定量分析的方法，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，其中，所述分類性能指標(biāo)包括以下至少之一：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、調(diào)和平均值。
3、根據(jù)本專利技術(shù)實施例的另一方面，還提供了一種圖像分類模型的評估裝置，包括：獲取模塊，被配置為獲取圖像數(shù)據(jù)，并將所述圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、評估數(shù)據(jù)集和測試集；評估模塊，被配置為基于所述測試集，采用定量分析的方法，利用準(zhǔn)確率、精確率、召回率、調(diào)和平均值來評估圖像分類模型對圖像相似度的檢測性能，
4、在本專利技術(shù)實施例中，獲取圖像數(shù)據(jù)，并將所述圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、評估數(shù)據(jù)集和測試集；基于所述測試集，采用定量分析的方法，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，其中，所述分類性能指標(biāo)包括以下至少之一：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、調(diào)和平均值。通過上述方案，解決了圖像分類模型檢測結(jié)果不準(zhǔn)確技術(shù)問題。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種圖像分類模型的評估方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用定量分析的方法，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，包括：在相同的測試集下，
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、評估數(shù)據(jù)集和測試集之后，所述方法還包括：對所述訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理，其中，所述預(yù)處理包括應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過調(diào)整操作數(shù)量和變換幅度，生成多樣化的訓(xùn)練樣本。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括以下至少之一：
7.一種圖像分類模型的評估裝置，其特征在于，包括：
8.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)
9.一種計算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，
10.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，其特征在于，該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種圖像分類模型的評估方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用定量分析的方法，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用分類性能指標(biāo)來評估所述圖像分類模型在圖像相似性檢測中的性能，包括：在相同的測試集下，
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、評估數(shù)據(jù)集和測試集之后，所述方法還包括：對所述訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理，其中，所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：紀(jì)智輝，
申請(專利權(quán))人：世優(yōu)宇宙成都科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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