[发明专利]性能信息的确定方法及装置、存储介质、终端

说明书

本发明公开了一种性能信息的确定方法及装置、存储介质、终端，涉及数据处理技术领域，主要目的在于解决现有AI芯片性能信息的确定准确性较差的问题。包括：客户端从服务端加载与待测试的测试目标匹配的测试数据；基于与所述测试目标匹配的测试模型，启动对所述测试目标执行所述测试数据的图片分类测试、以及图片目标检测测试；基于所述图片分类测试、以及所述图片目标检测测试所得到的测试特征参数，确定并输出所述测试目标的性能信息。用于性能信息的确定。

技术领域

本发明涉及一种数据处理技术领域，特别是涉及一种性能信息的确定方法及装置、存储介质、终端。

背景技术

随着终端设备中应用程序功能越来越广泛，使用人工智能AI终端设备处理业务已经成为一种主流现象。其中，终端设备在加入AI后，利用模糊识别及机器学习等方法大大的满足了用户对业务处理的需求，尤其是对拍照的处理，使得照片中人像更加清晰柔和，背景更加虚化美丽，风光更加锐利有层次，光线过渡更加自然和谐。

目前，现有拍照应用程序通过AI识物，即利用AI芯片对不同场景自动识别人像、动物、文字等特定内容，实现智慧识物的功能，并且通过自动调节等功能，拍摄出优质照片。但是，各终端设备对于AI芯片实现拍摄功能水平参差不齐，所展现的图片效果也无法统一，影响对AI芯片性能信息的确定准确率，无法满足多样化的、高精度的图片拍摄需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种性能信息的确定方法及装置、存储介质、终端，主要目的在于解决现有AI芯片性能信息的确定准确性较差的问题。

依据本发明一个方面，提供了一种性能信息的确定方法，包括：

加载与待测试的测试目标匹配的测试数据；

基于与所述测试目标匹配的测试模型，启动对所述测试目标执行所述测试数据的图片分类测试、以及图片目标检测测试；

基于所述图片分类测试、以及所述图片目标检测测试所得到的测试特征参数，确定并输出所述测试目标的性能信息。

进一步地，所述方法还包括：

基于所述测试目标的身份标识信息、测试需求信息、测试数据中至少一个匹配测试模型，所述测试模型包括至少一个图片分类测试模型、以及至少一个图片目标检测测试模型。

进一步地，所述基于所述测试目标的身份标识信息、测试需求信息、测试数据中至少一个匹配测试模型包括：

从测试模型库中按照所述身份标识信息、所述测试需求信息、所述测试数据中至少一个筛选匹配的图片分类测试模型、图片目标检测测试模型，所述测试模型库中存储有预先加载的、与不同身份标识信息、不同测试需求、不同测试数据分别对应的多个图片分类测试模型、以及多个图片目标检测测试模型；

基于测试模型与测试模型个数、测试模型顺序的对应关系，确定筛选出的图片分类测试模型、图片目标检测测试模型分别进行所述图片分类测试、所述图片目标检测测试的测试模型个数、以及测试模型顺序；

所述基于与所述测试目标匹配的测试模型，启动对所述测试目标执行所述测试数据的图片分类测试、以及图片目标检测测试包括：

依据确定测试模型个数、测试模型顺序的图片分类测试模型、图片目标检测测试模型，对所述测试目标执行所述测试数据的图片分类测试、图片目标检测测试。

进一步地，所述测试特征参数至少包括速度参数、精度参数，所述基于所述图片分类测试、以及所述图片目标检测测试所得到的测试特征参数，确定并输出所述测试目标的性能信息包括：

获取基于所述图片分类测试模型完成所述图片分类测试的第一速度参数、第一精度参数，以及基于所述图片目标检测测试模型完成所述图片目标检测测试的第二速度参数、第二精度参数；