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文档简介
1、基于图像分类的下一代速度类测试解决方案目录从启动速度开始改进,与改进的改进告别摄像头现在与未来从启动速度开始核心指标应用范围广过程简单人力消耗传统做法:日志埋点传统做法:视频数帧常见改进方案目标检测图像聚类图像分类目标检测目标检测问题1:效率 or 准确?多个标志物意味着多倍计算量高精确度需要高fps设备间兼容也需要算力问题2:局限性没有合适的标志物聚类与分类有无监督?结果可控?人工成本?聚类与分类stage1stage2MODELtrain聚类与分类问题:局限性无法判定变化的过程三大痛点类别关联变化过程人工采集成本stage1stage2stage14stage1stage2stage3st
2、ag?e3stagestage2stagesepx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stage1stage2stage3class1class2class1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 = 2.33Software:5.43 3.13 = 2.30CameraSoftware如何落地 2.0设备ffmpegstagesepx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SDKONE MO
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