[发明专利]一种模型测试方法、装置、终端及存储介质

说明书

本申请适用于目标检测技术领域，提供一种模型测试方法、装置、终端及存储介质，其中方法包括：获取N组测试图像对，对每组测试图像对，通过目标检测模型分别对第一图像及第二图像进行目标识别，得到识别比对结果，基于每组测试图像对的识别比对结果，获取N个目标识别稳定性测试值，根据N个目标识别稳定性测试值，获取目标检测模型的稳定性测试结果。该方案实现对目标检测模型的稳定性的检测，满足某些需要稳定检测的场景下的检测需求。

技术领域

本申请属于目标检测技术领域，尤其涉及一种模型测试方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

随着深度学习的发展，目标检测技术得到了跨越式发展，其检测性能方面具有大幅度提高。

对于目标检测，在检测性能大幅提高的同时，平均正确率(Average Precision，AP)等描述目标检测准确率的指标广受关注，大多数现有技术研究的都是从如何满足检测指标的角度出发，实现对提升检测准确率或精确度的探索，而对模型的稳定性则关注很少。这导致关于目标检测模型稳定性的评价没有一个统一的标准，对模型的评价没有一个完整的流程，在一些要求稳定性很高的应用场景中，不能准确评价模型是否已达到标准，难以满足某些需要稳定检测的场景下的检测需求。

发明内容

本申请实施例提供了一种模型测试方法、装置、终端及存储介质，以解决现有技术中在一些要求稳定性很高的应用场景中，不能准确评价模型是否达到标准，难以满足某些需要稳定检测的场景下的检测需求的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种模型测试方法，包括：

获取N组测试图像对；

对每组所述测试图像对，通过目标检测模型分别对所述第一图像及所述第二图像进行目标识别，得到识别比对结果；

基于每组所述测试图像对的所述识别比对结果，获取N个目标识别稳定性测试值；

根据N个所述目标识别稳定性测试值，获取所述目标检测模型的稳定性测试结果。

本申请实施例的第二方面提供了一种模型测试装置，包括：

第一获取模块，用于获取N组测试图像对；

识别模块，用于对每组所述测试图像对，通过目标检测模型分别对所述第一图像及所述第二图像进行目标识别，得到识别比对结果；

第二获取模块，用于基于每组所述测试图像对的所述识别比对结果，获取N个目标识别稳定性测试值；

第三获取模块，用于根据N个所述目标识别稳定性测试值，获取所述目标检测模型的稳定性测试结果。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请的第五方面提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端上运行时，使得所述终端执行上述第一方面所述方法的步骤。