进行AI图片解析测试时，为了全面评估模型的性能，建议准备以下类型的图片： --- ### **1. 基础分类测试** - **简单场景**：单物体、背景干净的图片（如桌上的一只杯子）。 - **复杂场景**：多物体、背景杂乱的图片（如繁忙的街道）。 - **不同视角**：俯视、仰视、侧视、近距离特写等。 - **光照条件**：强光、逆光、低光、阴影覆盖的图片。 --- ### **2. 物体检测与分割** - **多物体重叠**：物体部分遮挡或完全重叠的图片。 - **精细边缘物体**：毛发、透明物体（玻璃杯）、反光物体（镜子）。 - **不同尺寸物体**：极小物体（蚂蚁）和超大物体（建筑物）。 --- ### **3. 文字与符号识别** - **清晰文本**：路标、书籍页面、印刷文档。 - **手写体**：不同字迹的手写笔记或符号。 - **艺术字体**：变形、装饰性文字（如LOGO）。 - **多语言混合**：中文、英文、阿拉伯语等混合排版。 --- ### **4. 人脸与人体分析** - **人脸识别**：正脸、侧脸、遮挡（口罩/墨镜）、不同肤色/年龄。 - **表情与动作**：喜怒哀乐表情、运动姿态（跑步/跳舞）。 - **人体分割**：复杂服装（蓬松裙子）、密集人群场景。 --- ### **5. 特殊场景与挑战** - **低质量图片**：模糊、高噪点、低分辨率、JPEG压缩失真。 - **抽象或艺术图片**：油画、素描、卡通、超现实主义风格。 - **特殊材质**：水中的倒影、烟雾、火焰、半透明物体。 - **对抗样本**：故意添加干扰噪声的图片（测试鲁棒性）。 --- ### **6. 行业特定需求** - **医疗影像**：X光片、MRI扫描图、病理切片（需脱敏处理）。 - **自动驾驶**：道路场景、交通标志、极端天气（雨雪雾）。 - **零售与电商**：商品摆拍图、服装试穿效果、包装盒识别。 - **农业与环境**：植物病害图片、卫星遥感图像、动物行为捕捉。 --- ### **7. 伦理与安全测试** - **敏感内容**：暴力、血腥、成人内容（测试过滤能力，需谨慎使用）。 - **隐私相关**：车牌、身份证、人脸（需脱敏或虚拟生成数据）。 --- ### **注意事项** 1. **数据多样性**：覆盖不同场景、文化背景、光线条件。 2. **标注质量**：若用于模型训练/验证，需确保标注准确。 3. **合规性**：避免使用未经授权的版权图片或隐私数据。 根据你的测试目标（如通用模型评估 vs 垂直领域优化），可针对性调整图片类型。如果是初步测试，建议从简单到复杂逐步覆盖边缘案例。