测试计算机视觉系统需要一个结构化的方法来确保准确性、鲁棒性和可靠性。该过程通常包括针对各种数据集验证系统，测量性能指标以及模拟真实世界的条件。每个步骤都解决了潜在的弱点，并确保系统在不同的场景中按预期运行。以下是关键测试策略的详细分解。
数据验证和多样性 首先使用代表真实世界变化的多样化数据集测试系统。这包括具有不同光照条件、角度、遮挡和背景的图像或视频。例如，应该使用佩戴帽子、眼镜或口罩的人的图像以及低分辨率或模糊输入来测试面部识别系统。使用数据增强技术（如旋转、缩放和噪声注入）来人为地扩展数据集。确保测试数据与训练和验证集分开，以避免过度拟合。诸如 COCO 或 ImageNet 之类的工具提供了标准化数据集，但是通常需要针对您的应用程序量身定制的自定义数据集。检查类不平衡-如果您的系统检测到稀有对象，请确保在测试中充分体现这些情况。
性能指标和边缘情况 定义明确的指标来评估准确性和效率。常见指标包括精确度（正确的阳性预测），召回率（查找所有阳性的能力）和 F1 得分（精确度和召回率的平衡）。对于对象检测，请使用平均精度均值（mAP）来衡量定位和分类准确性。跟踪推理速度（每秒帧数）和资源使用情况（CPU/GPU 负载），特别是对于诸如自动驾驶汽车之类的实时应用程序。显式测试边缘案例-例如，自动驾驶汽车的视觉系统应处理诸如太阳的眩光、大雨或模糊的交通标志之类的场景。使用诸如 CARLA 或 Unity Perception 之类的合成数据生成器来模拟罕见或危险条件。诸如 TensorFlow 的模型分析或 PyTorch 的 TorchMetrics 之类的工具会自动计算指标。
真实世界部署和压力测试 在全面推广之前，请在受控的真实世界环境中部署系统。例如，使用计算机视觉的零售库存系统应在商店中进行测试，并具有不同的货架布局和照明。监控失败并收集反馈以完善模型。通过使用大量输入或对抗性攻击（例如，将细微的噪声添加到图像以触发错误分类）来超载系统来进行压力测试。诸如 IBM 的对抗性鲁棒性工具箱之类的工具可帮助识别漏洞。使用诸如 Jenkins 或 GitHub Actions 之类的框架将连续测试集成到您的管道中，以在更新后自动进行回归测试。最后，验证硬件兼容性-确保相机、传感器和边缘设备（例如 NVIDIA Jetson）与软件堆栈无缝协作。这种端到端的验证可确保系统在实际操作条件下可靠地执行。