Тестирование систем компьютерного зрения

Компьютерное зрение (CV) — это технологии, позволяющие машинам распознавать изображения, видео и объекты в реальном мире. Как тестировать системы компьютерного зрения, чтобы они работали точно и надёжно?

💡 1. В чем особенности тестирования CV ? 🐞 Системы компьютерного зрения зависят от: Качества входных данных (разрешение, освещение) Модели машинного обучения Аппаратной части

💡 2. Что тестировать? Полный чек-лист 🐞 Точность распознавания Что проверять: True Positive Rate (сколько объектов распознано верно) False Positive (система «увидела» то, чего нет) False Negative (пропущенные объекты) Как тестировать: Сравнивать вывод модели с эталонными разметками 🐞 Устойчивость к помехам Что проверять: Распознавание при плохом освещении Реакция на размытие, шумы, блики 🐞 Производительность Что проверять: FPS (Frames Per Second) — сколько кадров обрабатывается в секунду Нагрузка на GPU/CPU Инструменты: Nsight Systems (NVIDIA) 🐞 Безопасность Что проверять: Ошибки при неочевидных артефактах

💡 3. Где искать баги? Типичные проблемы CV 🐞 Кейс 1: Ложные срабатывания Пример: Система видеонаблюдения принимает тень за человека Решение: Добавить в тесты сценарии со сложным освещением. 🐞 Кейс 2: Пропуск объектов Пример: Беспилотный автомобиль не замечает пешехода в тёмной одежде ночью. Решение: Проверять модель на распознавание одежды при плохом освещении 🐞 Кейс 3: Зависимость от ракурса Пример: Face ID не распознаёт лицо, если человек наклоняет голову. Решение: Тестировать под разными углами

#тестирование #программирование #образование #саморазвитие #qaengineer #it #qualityassurance #разработка #qa