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    一種視覺算法的性能評估方法、電子設備及程序產(chǎn)品技術(shù)

    技術(shù)編號:44510748 閱讀:0 留言:0更新日期:2025-03-07 13:07
    本公開涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種視覺算法的性能評估方法、電子設備及程序產(chǎn)品,包括:獲取待測視覺算法的測試需求;根據(jù)待測視覺算法所屬的生命周期階段,確定測試需求對應的目標測試項,依據(jù)目標測試項的測試輸入生成目標測試用例;執(zhí)行測試用例,得到待測視覺算法的性能評估結(jié)果。本公開能夠從視覺類智能算法測試需求出發(fā),設計與視覺類智能算法測試需求對應的目標測試項和目標測試用例,有利于提升測試效率和測試質(zhì)量。

    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

    本公開涉及計算機,尤其涉及一種視覺算法的性能評估方法、電子設備及程序產(chǎn)品


    技術(shù)介紹

    1、在21世紀這個科技飛速發(fā)展的時代,人工智能技術(shù)的進步使得數(shù)字經(jīng)濟成為全球經(jīng)濟發(fā)展的主導力量。然而,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入進行之際,人工智能安全面臨著不斷加劇的挑戰(zhàn)和風險。數(shù)據(jù)以多種形態(tài)在各個主體、不同場景下流動和應用,人工智能安全問題涉及到保密性、完整性、可用性和合規(guī)性等方面問題,同時還包括算法、模型、應用和系統(tǒng)的安全。傳統(tǒng)信息安全風險管理方法已無法適應數(shù)字化業(yè)務高速發(fā)展和變化,并不能實現(xiàn)對人工智能全生命周期過程中風險管控。

    2、盡管深度神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)顯示出解決復雜問題的有效性,但它們在安全關(guān)鍵型環(huán)境中的應用仍受到限制,主要原因在于,大多數(shù)情況下神經(jīng)網(wǎng)絡模型被視為無法對其預測行為進行合理解釋的黑盒子,并且在理論上難以證明其性質(zhì)。依據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年全球及中國大數(shù)據(jù)市場商機及投資戰(zhàn)略研究報告》數(shù)據(jù)顯示,我國人工智能技術(shù)主要集中在感知層面,并且計算機視覺類人工智能占比人工智能行業(yè)約52.55%,在此背景之下,亟待建立針對視覺類智能算法的評估方法。


    技術(shù)實現(xiàn)思路

    1、為了解決上述技術(shù)問題或者至少部分地解決上述技術(shù)問題,本公開提供了一種視覺算法的性能評估方法、電子設備及程序產(chǎn)品。

    2、第一方面,本公開提供了一種視覺算法的性能評估方法,包括:

    3、獲取待測視覺算法的測試需求;

    4、根據(jù)待測視覺算法所屬的生命周期階段,確定測試需求對應的目標測試項,依據(jù)目標測試項的測試輸入生成目標測試用例;

    5、執(zhí)行測試用例,得到待測視覺算法的性能評估結(jié)果。

    6、第二方面,本公開提供一種電子設備,包括:處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面或其任意一種可選的實施方式所述的視覺算法的性能評估方法。

    7、第三方面,本公開提供一種計算機程序產(chǎn)品,包括:該計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序,當所述計算機程序在計算機上運行時,使得所述計算機實現(xiàn)如第一方面或其任意一種可選的實施方式所述的視覺算法的性能評估方法。

    8、本公開實施例提供的技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點:

    9、本公開實施例提供的視覺算法的性能評估方法,首先獲取待測視覺算法的測試需求,然后根據(jù)待測視覺算法所屬的生命周期階段確定測試需求對應的目標測試項,依據(jù)目標測試項的測試輸入生成目標測試用例進而執(zhí)行該測試用例,得到待測視覺算法的性能評估結(jié)果。如此,本公開實施例提供了視覺算法綜合性能的評估方法,從測試需求出發(fā),適用視覺算法生命周期的各個階段,設計目標測試項生成目標測試用例,由此獲得的性能評估結(jié)果能夠與測試需求具有較高的匹配度,有利于提升測試效率和測試質(zhì)量。

    本文檔來自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護點】

    1.一種視覺算法的性能評估方法,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,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段包括以下任意一個:問題定義階段、數(shù)據(jù)收集階段、特征工程階段、模型訓練階段、部署應用階段;

    3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段是所述問題定義階段;

    4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段是所述數(shù)據(jù)收集階段,或,所述特征工程階段;

    5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段是所述模型訓練階段,或,所述部署應用階段;

    6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述測試需求對應的評估指標包括以下至少一項:

    7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所述算法正確性指標包括算法能力評估指標、代碼實現(xiàn)正確性指標中的至少一項;不同類型的任務對應有不同的算法能力評估指標,代碼實現(xiàn)正確性指標用于評估代碼實現(xiàn)功能的正確性;

    8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述算法能力評估指標包括以下至少一項:

    9.一種電子設備,其特征在于,包括:處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至8中任一項所述的視覺算法的性能評估方法。

    10.一種計算機程序產(chǎn)品,其特征在于,包括:所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序,當所述計算機程序在計算機上運行時,使得所述計算機實現(xiàn)如權(quán)利要求1至8中任一項所述的視覺算法的性能評估方法。

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    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種視覺算法的性能評估方法,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,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段包括以下任意一個:問題定義階段、數(shù)據(jù)收集階段、特征工程階段、模型訓練階段、部署應用階段;

    3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段是所述問題定義階段;

    4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段是所述數(shù)據(jù)收集階段,或,所述特征工程階段;

    5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述待測視覺算法所屬的生命周期階段是所述模型訓練階段,或,所述部署應用階段;

    6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述測試需求對應的評估指標包括以下至少一項:

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    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:趙國亮穆培培孫明慧王圣燾周啟平徐曉雅
    申請(專利權(quán))人:航天中認軟件測評科技北京有限責任公司
    類型:發(fā)明
    國別省市:

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