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digiKam 7.0.0 发布,采用深度学习进行人脸识别

digiKam 7.0.0 已经发布。digiKam 是一款针对 KDE 桌面环境的数字相片管理工具,此版本带来了几大亮点。 经过深度学习的面部管理功能 多年来,digiKam 提供了一项重要功能,专用于检测和识别照片中的面部。自从包含此功能的第一个修订版(digiKam 2.0.0)以来,后台使用的算法(不是基于深度学习的算法)较旧且未更改。它的功能不足以自动促进人脸管理工作流程。 此前使用 OpenCV 库中基于经典特征的 Cascade 分类器执行了用于分析图像内容以隔离和标记人脸的复杂方法。这种较旧的方法可行,但不能提供高水平的真实正面结果。在分析时,人脸检测能够提供 80% 的良好结果,虽然还不错,但是需要大量用户反馈以确认是否检测到人脸。 今年,这一功能的代码被完全重写。该项目的目标是保留所有旧有的想法,并将检测和识别引擎移植到更现代的深度学习方法上。基于 OpenCV 库中最新的深度神经网络功能的新代码将神经元网络与预先学习的数据模型专用于人脸管理。不需要学习阶段就可以进行面部检测和识别。结果是运行速度更快,成功率也高达97% 。此外,非人脸也能够被检测到,就像在此屏幕截...

每日一博 | 如何更有效地说服开发人员接受你的 BUG?

把BBS的文章拿来总结一下。有的公司很正规,不需要测试直接同开发人员进行打交道。但是对于规模较小的项目团队或者处于起步阶段的公司里面的测试人员来说,与开发打交道是一件不可避免的事情。 当处于这种状况时,如何和开发打交道更多的是一个沟通的技巧。 超越自我says: 首先,要确保自己能重现BUG的过程;(要真正能模拟到该问题的存在) 其次,要将系统出现BUG给用户带来的影响要逐一解释和说明,让开发人员真正了解问题的所在,也节省开发人员的时间, 并分析系统存在瓶颈会引起更多问题, 再次,也要分析修改BUG后,将会带来什么问题,用户是否可接受?并要把修正BUG所引起的问题减少, 而不是增加另外的BUG,而通过自己对系统的熟悉程度,开发人员 也会对测试人员提交的BUG引起足够的关注度和重视,从而让BUG彻底解决, 最后,通过开发人员对BUG的修正,自己也进行一次回归测试,让开发人员觉得测试人员是对质量的负责,而不是针对开发人员,以便利于下一次问题的提交和修正! 总之:测试人员是对产品质量,而不是针对某一个人,而且也要把BUG及时提交,不要错过提交BUG的最佳时间, 因为BUG越不解决,积累的问题...

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