基于图像分类的下一代速度类测试解决方案

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2、集成本,stage1,stage2,stage1,4,stage1 stage2stage3stag?e3stage stage2,stagesepx,时间推移,时间与视频,视频是一组带时间戳图片的集合,切割器:阶段与变化,找到帧之间的联系,问题1:区域与变化,如何分辨大面积的细微变化与小面积的突变? 矩阵拆分,单一指标成为一组数据,问题2:渐变,单一指标难以应对,多指标配合来处理复杂的情况 数据决定了算法的上限,分类器:阶段 & 类,stage1,stage2,stage3,class1,class2,class1,类级别操作,可定制性 后续可用性,性能与优化,分辨率 阶段数 预加载,效果,

3、变化过程,图表,天然跨端, 跨任意端,落地方式 1.0,设备,摄像机,stagesepx,报告,为什么还是用了摄像头?,摄像头的意义,安全、稳定,“不够准确的”软件录制,Opencv假设了你的视频fps是稳定的 但实际上并不是 前提错误,结论必然有问题,误差根源,并不均匀,误差根源,如何消除,效果比较,Camera:4.00 1.66 = 2.33 Software:5.43 3.13 = 2.30,Camera,Software,如何落地 2.0,设备,ffmpeg,stagesepx,报告,半自动化与全自动化,无人值守 人工干预,哪个是最佳实践? 都有可能,先权衡成本!,半自动化,少量人工操作成本+少量开发成本达到好的效果,全自动化:确保阶段与预期一致,Stage 1,与自目定标义检训测练结集合,如何落地3.0,半自动化,灵活需求,全自动化,高频回归,规划与定位,速度,功能,兼容,SDK,ONE MORE ,社区:做公司做不到的事情 开源:普适性与稳定性 方向:DevOps 发展:需求权衡,谢谢聆听!,

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