cv_mobilenet-v2_bad-image-detecting

Bad Image Detecting

模型描述

基于mobilenet-v2的一个简单基线，可以有效检测异常图像，包括编解码或者图像宽高、行偏移错误等造成的花屏，绿屏图像。

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Bad Image Detecting

期望模型使用方式以及适用范围

本模型适用于检测图像/视频中的坏帧，包括花屏，绿屏等异常帧，输出图像检测类型，包含[花屏， 绿屏， 正常]。模型适用于1080P及以下分辨率图像质量评价。

如何使用

在ModelScope框架上，提供输入图片，即可通过简单的Pipeline调用来使用。

代码范例

验证数据介绍

cv mobilenet-v2 bad-image-detecting validation sub

包含正常图像，花屏图像及绿屏图像。数据使用自有视频/图像数据经过编解码、宽高偏置错误或者搜集得到。图像标签0，1，2分别代表正常图像、花屏图像及绿屏图像.

文件类型：.PNG

文件数量：252

数据评估及结果

Dataset ACCURACY

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cv mobilenet-v2 bad-image-detecting validation 0.9921

bash

git clone https://www.modelscope.cn/damo/cv mobilenet-v2 bad-image-detecting.git

@misc{

title={Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation},

author={Mark Sandler Andrew Howard},

year={2019},

eprint={2111.07104},

archivePrefix={arXiv}

}