❶ photoshop 里的解析度是指ppi 還是dpi，應該是dpi吧
photoshop 里的解析度是巧亂指dpi，DPI是指設備解析度（Device Resolution）又稱輸出解析度，指的是各類輸出設纖陸備每英寸上可產生的點數，如顯示孝豎檔器、噴墨列印機、激光列印機、繪圖儀的解析度。
這種解析度通過DPI來衡量，PC顯示器的設備解析度在60至120DPI之間，列印設備的解析度在360至2400DPI之間。
(1)圖片分類識別的最高精度是多少擴展閱讀：
圖像的位解析度（Bit Resolution），可以衡量每個像素儲存信息的位數。這種解析度決定可以標記為多少種色彩等級的可能性。一般常見的有8位、16位、24位或32位色彩。
有時我們也將位解析度稱為顏色深度。所謂「位」，實際上是指「2」的平方次數，8位即是2的八次方，也就是8個2相乘，等於256。所以，一幅8位色彩深度的圖像，所能表現的色彩等級是256級。
掃描解析度，它影響所生成的圖像文件的質量和使用性能，決定了圖像將以何種方式顯示或列印。如果掃描圖像用於640×480像素的屏幕顯示，則掃描解析度不必大於一般顯示器屏幕的設備解析度，即一般不超過120DPI。
❷ 用於文字識別的軟體叫做OCR，用於文字識別時，掃描解析度的值一般設為多少
要看你的掃描用途來定的
一般僅屏幕75dpi
普通150dpi
印刷300dpi
你用於模式識別，精度自然越高越好。
但是如果你的原稿本來就很模糊，你再怎麼高精度掃描，還是不利於ocr阿。這就是所謂的先天不足。
❸ 機器學習中的評價指標
作者 | 我的智慧生活
來源 | 咪付
在人工智慧領域，機器學習的效果需要用各種指標來評價。本文將闡述機器學習中的常用性能評價指標，矢量卷積與神經網格的評價指標不包括在內。
訓練與識別
當一個機器學習模型建立好了之後，即模型訓練已經完成，我們就可以利用這個模型進行分類識別。
比如，給模型輸入一張電動車的照片，模型能夠識別出這是一輛電動車；輸入一輛摩托車的照片，模型能夠識別出這是一輛摩托車。前提是：在模型訓練過程中，進行了大量電動車照片、摩托車照片的反復識別訓練。
但即便模型具備了識別電動車、摩托車的能力，並不代表每次都能百分百正確識別。當然，我們肯定希望識別正確率越高越好。識別正確率越高，代表模型性能越良好。
具體有哪些指標可以評價模型性能的優良呢？我們從下面的例子來詳細了解。
例如，一個測試樣本集S總共有100張照片，其中，電動車的照片有60張，摩托車的照片是40張。給模型（二分類模型）輸入這100張照片進行分類識別，我們的目標是：要模型找出這100張照片中的所有電動車。這里所說的目標即為正例（Positives），非目標即為負例（Negatives）。
假設模型給出的識別結果如下圖：
從上表結果可以看出，在100張照片中，模型識別給出了50個電動車目標，剩下50個則是摩托車。這與實際的情況有出入（實際是：電動車60個，摩托車40個），因而有些識別是錯誤的。正確的識別數據體現在TP和TN（T代表True），錯誤的識別數據則體現在FP和FN（F代表False）。
在識別給出的50個電動車目標中，其中只有40個是對的（TP:真的電動車），另外10個則識別錯了（FP:假的電動車，實際是摩托車）。
以上四個識別結果數值（TP、FP 、TN、FN）就是常用的評估模型性能優良的基礎參數。在進一步詳細說明TP、FP 、TN、FN各符號的含義之前，我們先來了解正例（正樣本）、負例（負樣本）的概念。
正例與負例
正例（Positives）：你所關注的識別目標就是正例。
負例（Negatives）：正例以外的就是負例。
例如，在上面的例子中，我們關注的目標是電動車，那麼電動車就是正例，剩下摩托車則是負例。
再如，假設在一個森林裡，有羚羊、馴鹿、考拉三種動物，我們的目標是識別出羚羊，那麼羚羊就是正例，馴鹿和考拉則是負例。
又如，有一堆數字卡片，我們的目標是要找出含有數字8的卡片，那麼含有數字8的卡片就是正例，剩於其他的都是負例。
混淆矩陣
了解了正例（Positives）和負例（Negatives）的概念，我們就可以很好地理解TP、FN、TN、FP的各自含義（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）：
在以上四個基礎參數中，真正例與真負例就是模型給出的正確的識別結果，比如電動車識別成電動車（真正例），摩托車識別成摩托車（真負例）；偽正例與偽負例則是模型給出的錯誤的識別結果，比如摩托車識別成電動車（偽正例），電動車識別成摩托車（偽負例）。其中，真正例（TP）是評價模型性能非常關鍵的參數，因為這是我們所關注的目標的有用結果，該值越高越好。
可以看出，在一個數據集里，模型給出的判斷結果關系如下：
接下來，我或檔們就來了解模型性能的各類評價指標。
模型性能指標1、正確率（Accuracy）
正確率（Accuracy）：也即准確率，識別對了的正例（TP）與負例（TN）占總識別樣本的比例。
即：
A=(TP+ TN)/S
在上述電動車的例子中，從上表可知，TP+ TN =70，S= 100，則正確率為：
A=70/100=0.7
通常來說，正確率越高，模型性能越好。
2、錯誤率（Error-rate）
錯誤率（Error-rate）：識別錯了的正例（FP）與負例（FN）占總識別樣本的比例。
即：
E=( FP+FN)/S
在上述電動車的例子中，從上表可知，FP+ FN =30，S= 100，則錯誤率為：
E=30/100=0.3
可見，正確率與錯誤率是分別從正反兩方面進行評價的指標，兩者數值相加剛好等於1。正確率高，錯誤率就低；正確率低，錯誤率伍團逗就高。
3、精度（Precision）
精度（Precision）：識別對了的正例（TP）占識別出的正例的比腔賣例。其中，識別出的正例等於識別對了的正例加上識別錯了的正例。
即：
P=TP/(TP+ FP)
在上述電動車的例子中，TP=40，TP+ FP=50。也就是說，在100張照片識別結果中，模型總共給出了50個電動車的目標，但這50個目標當中只有40個是識別正確的，則精度為：
P=40/50=0.8
因此，精度即為識別目標正確的比例。精度也即查准率，好比電動車的例子來說，模型查出了50個目標，但這50個目標中准確的比率有多少。
4、召回率（Recall）
召回率（Recall）：識別對了的正例（TP）占實際總正例的比例。其中，實際總正例等於識別對了的正例加上識別錯了的負例（真正例+偽負例）。
即：
R=TP/(TP+ FN)
同樣，在上述電動車的例子中，TP=40，TP+FN =60。則召回率為：
R=40/60=0.67
在一定意義上來說，召回率也可以說是「找回率」，也就是在實際的60個目標中，找回了40個，找回的比例即為：40/60。同時，召回率也即查全率，即在實際的60個目標中，有沒有查找完全，查找到的比率是多少。
從公式可以看出，精度與召回率都與TP值緊密相關，TP值越大，精度、召回率就越高。理想情況下，我們希望精度、召回率越高越好。但單獨的高精度或高召回率，都不足以體現模型的高性能。
例如下面的例子：
高精度模型
從上表可以看出，該模型識別結果給出正例50個，負例200個。在識別給出的50個正例當中全部都正確（都是真正例，沒有偽正例），因而精度P為100%，非常高。但是識別給出的200個負例全部都錯誤（都是偽負例），錯誤率非常高，這樣的模型性能其實非常低。
高召回率模型
上表可以看出，該模型識別結果給出正例110個，負例0個。在110個正例當中，其中10個是真正例（識別正確），100個卻是偽正例（識別錯誤）。在這個測試數據集中，計算的召回率R為100%，非常好，也就是說，在這個數據集里總共有10個目標，已全部找到（召回）。但同時，計算得出模型識別結果的錯誤率E也很高，高達91%，所以這個模型性能也很低，基本不可靠。
5、精度-召回率曲線（PR曲線）
實際中，精度與召回率是相互影響的。通常，精度高時，召回率就往往偏低，而召回率高時，精度則會偏低。這其實也很好理解，前面我們說了，精度即查准率，召回率即查全率，要想查得精準（一查一個准），即模型給出的目標都正確，那就得提高閾值門檻，閾值一提高，符合要求的目標就會減少，那必然會導致漏網之魚增多，召回率降低。
相反，若想召回率高，沒有漏網之魚（目標都找到），就要降低閾值門檻，才能把所有目標收入囊中，與此同時會攬入一些偽目標，從而導致精度降低。
例如，在不同的閾值下（分別為0.6和0.5），模型給出15張圖片的識別結果如下：
上表中1、0分別代表正例和負例。通過設定一個閾值（T），當置信度分數大於閾值則識別為正例，小於閾值則識別為負例。上表識別結果中當閾值T=0.6，模型給出的正例有8個，當閾值T=0.5，模型給出的正例則有10個。
通過與真實屬性值核對，我們可以得出這兩個閾值下的各個參數（TP、FP、FN）以及計算得出召回率（R）和精度（P）如下：
可以看出，設定的閾值不同，得出的召回率（R）和精度（P）也不相同。因此，對於每一個閾值可得到對應的一組（R，P），例如，上述的兩個閾值可得出兩組（R，P），分別為：（0.86，0.75）和（1，0.7）。如果取多個不同的閾值，就可以得到多組（R，P）。將這些坐標點（R，P）繪制在坐標上，然後將各坐標點用曲線連起來，即可得到PR曲線。
因此，PR曲線即是以召回率R為橫軸，精度P為縱軸畫出的曲線，如下圖：
6、AP（Average Precision）值
PR曲線下的面積稱為AP（Average Precision），表示召回率從0-1的平均精度值。如何計算AP呢？很顯然，根據數學知識，可用積分進行計算，公式如下：
顯然，這個面積的數值不會大於1。PR曲線下的面積越大，模型性能則越好。性能優的模型應是在召回率（R）增長的同時保持精度（P）值都在一個較高的水平，而性能較低的模型往往需要犧牲很多P值才能換來R值的提高。如下圖所示，有兩條PR曲線，可以看出，PR1曲線為性能較優的模型表現形式，PR1曲線下的面積明顯大於PR2曲線下的面積。對於PR1曲線，隨著R值的增長，P值仍能保持在一個較高的水平；而對於PR2曲線，隨著R值的增長，P值則不斷下降，因此是通過犧牲P值才能換得R值的提高。
除了使用積分方法計算AP值，實際應用中，還常使用插值方法進行計算。常見的一種插值方法是：選取11個精度點值，然後計算出這11個點的平均值即為AP值。
怎樣選取11個精度點值呢？通常先設定一組閾值,例如[0,0.1,0.2…,1], 對於R大於每一個閾值（R>0, R>0.1,…, R>1），會得到一個對應的最大精度值Pmax,這樣就會得到11個最大精度值（Pmax1, Pmax2,…, Pmax11）。
則：
AP=（Pmax1+ Pmax2+…+ Pmax11）/11
7、mAP（Mean Average Precision）值
AP是衡量模型在單個類別上平均精度的好壞，mAP則是衡量模型在所有類別上平均精度的好壞，每一個類別對應有一個AP，假設有n個類別，則有n個AP，分別為：AP1，AP2，…，APn, mAP就是取所有類別 AP 的平均值，即：
mAP= (AP1+ AP2+…+ APn)/n
8、綜合評價指標F-Measure
F-Measure又稱F-Score，是召回率R和精度P的加權調和平均，顧名思義即是為了調和召回率R和精度P之間增減反向的矛盾，該綜合評價指標F引入了系數α對R和P進行加權調和，表達式如下：
而我們最常用的F1指標，就是上式中系數α取值為1的情形，即：
F1=2P.R/(P+R)
F1的最大值為1，最小值為0。
9、ROC曲線與AUC
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線與AUC(Area Under the Curver)
ROC曲線，也稱受試者工作特徵。ROC曲線與真正率（TPR，True Positive Rate）和假正率(FPR, False Positive Rate)密切相關。
真正率(TPR): 識別對了的正例（TP）占實際總正例的比例，實際計算值跟召回率相同。即：
TPR =TP/(TP+ FN)
假正率(FPR): 識別錯了的正例（FP）占實際總負例的比例。也可以說，誤判的負例（實際是負例，沒有判對）占實際總負例的比例。計算式如下：
FPR =FP/(FP+ TN)
以FPR為橫軸，TPR為縱軸，繪製得到的曲線就是ROC曲線，繪制方法與PR曲線類似。繪製得到的ROC曲線示例如下：
一般來說，ROC曲線越靠近左上方越好。
ROC曲線下的面積即為AUC。面積越大代表模型的分類性能越好。如上圖所示，綠線分類模型AUC=0.83大於紅線分類模型AUC=0.65，因此，綠線分類模型的分類性能更優。並且，綠線較紅線更光滑。通常來說，ROC曲線越光滑，過擬合程度越小。綠線分類模型的整體性能要優於紅線分類模型。
10、IoU（Intersection-over-Union）指標
IoU簡稱交並比，顧名思義數學中交集與並集的比例。假設有兩個集合A與B, IoU即等於A與B的交集除以A與B的並集，表達式如下：
IoU=A∩B/A∪B
在目標檢測中，IoU為預測框(Prediction)和真實框(Ground truth)的交並比。如下圖所示，在關於小貓的目標檢測中，紫線邊框為預測框(Prediction)，紅線邊框為真實框(Ground truth)。
將預測框與真實框提取如下圖，兩者的交集區域為左下圖斜線填充的部分，兩者的並集區域為右下圖藍色填充的區域。IoU即為：
左邊斜線填充的面積/右邊藍色填充的總面積。
預測框與真實框交集與並集示例
在目標檢測任務中，通常取IoU≥0.5，認為召回。如果IoU閾值設置更高，召回率將會降低，但定位框則更加精確。
理想的情況，當然是預測框與真實框重疊越多越好，如果兩者完全重疊，則交集與並集面積相同，此時IoU等於1。
11、Top1與TopK
Top1：對一張圖片，模型給出的識別概率中（即置信度分數），分數最高的為正確目標，則認為正確。這里的目標也就是我們說的正例。
TopK: 對一張圖片，模型給出的識別概率中（即置信度分數），分數排名前K位中包含有正確目標（正確的正例），則認為正確。
K的取值一般可在100以內的量級，當然越小越實用。比如較常見的，K取值為5，則表示為Top5，代表置信度分數排名前5當中有一個是正確目標即可；如果K取值100，則表示為Top100，代表置信度分數排名前100當中有一個是正確目標（正確的正例）即可。可見，隨著K增大，難度下降。
例如，在一個數據集里，我們對前5名的置信度分數進行排序，結果如下：
上表中，取閾值T=0.45，排名前5的置信度分數均大於閾值，因此都識別為正例。對於Top1來說，即ID號為4的圖片，實際屬性卻是負例，因此目標識別錯誤。而對於Top5來說，排名前5的置信度分數中，有識別正確的目標，即ID號為2、20的圖片，因此認為正確。
在常見的人臉識別演算法模型中，正確率是首當其沖的應用宣傳指標。事實上，對同一個模型來說，各個性能指標也並非一個靜止不變的數字，會隨著應用場景、人臉庫數量等變化而變化。因此，實際應用場景下的正確率跟實驗室環境下所得的正確率一定是存在差距的，某種程度上說，實際應用場景下的正確率更具有評價意義。
❹ 支持向量機分類准確精度多少可以
支持向量機（SVM）是一種常用的分類演算法，其分類准確度的高低取決於多種因素，如數據質量、特徵選擇、核函數選擇等等。因此，很難給出一個通用的、具體的數字作為分類准確度的標准。
在實際應用中，分類准確度的要求也因任務而異。不同的任務對分類精度的要求不同，例如在醫療診斷中，對患者的病情判斷就需要非常團喚高的分類准確度；而在廣告推薦領域，對廣告點擊率進行預測，准確度要求相對較低。
總體來說，支持向量機在實際中的分類准確度通常在70%到99%之間，而更高的准確度往耐或散往需要更加復雜的模型和更多的特徵工程。然而，需要注意的是，分類准確度並不是衡量分類器好壞的唯一指標，其他指標如召回率和准確率昌氏等同樣重要。
❺ 什麼是圖像的解析度是不是越大越清晰阿圖象
解析度
解析度（Resolution） - 影象清晰度或濃度的度量標准。舉例來說，解析度代表垂直及水平顯示的每英寸點（dpi）的數量。BitWare 可以用普通或標准（100 乘 200 dpi）及精細解析度（200 乘 200 dpi）發送及接收傳真文檔。
解析度是一個表示平面圖像精細程度的概念，通常它是以橫向和縱向點的數量來衡量的，表示成水平點數×垂直點數的形式。在一個固定的平晌梁褲面內，解析度越高，意味著可使用的點數越多，圖像越細致。解析度有多種，在顯示器上有表示顯示精度的顯示解析度，在列印機上有表示列印精度的列印解析度，在掃描儀上有表示掃描精度的掃描解析度。比如以下：
顯示解析度
顯示解析度是顯示器在顯示圖像時的解析度，解析度是用點來衡量的，顯示器上這個「點」就是指像素(pixel)。顯示解析度的數值是指整個顯示器所有可視面積上水平像素和垂直像素的數量。例如800×600的解析度，是指在整個屏幕上水平顯示800個像素，垂直顯示600個像素。顯示解析度的水平像素和垂直像素的總數總是成一定比例的，一般為4:3、5:4或8:5。每個顯示器都有自己的最高解析度，並且可以兼容其它較低的顯示解析度，所以一個顯示器可以用多種不同的解析度顯示。顯示解析度雖然是越高越好，但是還要考慮一個因素，就是人眼能否識別。例如，在14英寸最高解析度為1024×768的顯示器上800×600是人眼能識別的最高解析度(我們暫時稱為最佳解析度)，在1024×768這個解析度下顯示器雖然可以精確的顯示圖像，但人眼已不能准確的識別屏幕信息了。在相同大小的屏幕上，解析度越高渣御，顯示就越小。由於顯示器的尺寸有大有小，而顯示解析度又表示所有可視范圍內像素的數量，所以相同的解析度對不同的顯示器顯示的效果也是不同的，例如：800×600的解析度，14英寸的顯示器比以相同解析度顯示的17英寸顯示器的顯示精度要高一大截。有些質量較好的顯示器(如：Philips 15A、14A)，14英寸顯示器可達1280×1024，15英寸顯示器可達1600×1200。
列印解析度
列印解析度直接關繫到列印機輸出圖像或文字的質量好壞。在這里我們只考慮噴墨列印機和激光列印機的列印解析度。列印解析度用dpi(dot per inch)來表示，即指每英寸列印多少個點。噴墨和激光列印的水平解析度和垂直解析度通常是相同的。例如：在列印解析度為600dpi是指列印機在一平方英寸的區域內垂直列印600個點，水平列印600個點，總共可打360000個點。但是，720dpi的噴墨列印機不一定比600dpi的激光列印機產生更好的列印質量。這是因為噴墨列印機列印的每一個墨點只是近似相等，每個墨點在乾燥之前還會向四周擴散，沒有激光列印機產生的點那樣均勻。
掃描解析度
決定掃描儀性能的主要因素有三個：掃描解析度、最大掃描頁面、顏色位數。掃描解析度是一種輸入解析度，而顯示解析度和列印解析度都是輸出解析度。我們在使用掃描儀掃描圖形時可以根據需要調節掃描的精度，不像顯示解析度和列印解析度是固定的或只有幾種可選。掃描解析度也用dpi來表示，但它不像列印機那樣垂直解析度和水平解析度是一致的，掃描儀的水平解析度是垂直解析度的一半。
掃描解析度分為兩種：光學解析度和插值解析度。光學解析度是掃描儀在掃描時讀取源圖形的真實點數。通常掃描儀的光學解析度從300×600dpi到1000×2000dpi。另外有些掃描儀的解析度為1200×1200dpi，這類掃描儀是利用硬體功能提升水平解析度的精度。插值解析度是指在真實的掃描點基礎上插入有些點後形成的解析度。它是掃描圖像時可以調節的解析度的最大值，通常是光學解析度的4－16倍，以4倍、8倍、16倍最常見。例如光學解析度為300×600dpi的掃描儀插值解析度可達4800×9600dpi。選購掃描儀時應考慮光學解析度，而不是插值解析度。插值解析度畢竟是生成的點而不是真實的掃描點數，雖然提高解析度使宴簡圖像更細致，但細節上跟原來的圖形會有一定程度的差異，它並不代表掃描的真實度。而光學解析度雖然數值較小，但它代表掃描的真實精度。插值解析度為4800dpi的掃描儀，其光學解析度可能為300×600dpi，也可能為600×1200dpi，所以選購四一定要弄清光學解析度的大小，對於掃描要求不高的圖形，使用300dpi的精度即可。對於精度要求較高的圖形，用使用600dpi以上的精度。
LCD液晶顯示器和傳統的CRT顯示器，解析度都是重要的參數之一。傳統CRT顯示器所支持的解析度較有彈性，而LCD的像素間距已經固定，所以支持的顯示模式不像CRT那麼多。LCD的最佳解析度，也叫最大解析度，在該解析度下，液晶顯示器才能顯現最佳影像。
目前15英寸LCD的最佳解析度為1024×768，17～19英寸的最佳解析度通常為1280×1024，更大尺寸擁有更大的最佳解析度。
LCD顯示器呈現解析度較低的顯示模式時，有兩種方式進行顯示。第一種為居中顯示：例如在XGA 1024×768的屏幕上顯示SVGA 800×600的畫面時，只有屏幕居中的800×600個像素被呈現出來，其它沒有被呈現出來的像素則維持黑暗，目前該方法較少採用。另一種稱為擴展顯示：在顯示低於最佳解析度的畫面時，各像素點通過差動演算法擴充到相鄰像素點顯示，從而使整個畫面被充滿。這樣也使畫面失去原來的清晰度和真實的色彩。
由於現在相同尺寸的液晶顯示器的最大解析度通常是一致的，所以對於同尺寸的LCD的價格一般與解析度基本沒有關系。
❻ 圖片的精度最低300dpi，長邊為2000pixels，以高精度8為參數壓縮系數。誰能幫我解釋一下
查看圖片數據：
在文件上右鍵---屬性---詳細信息----有一欄是圖像，里頭寫著呢。
所謂圖片精度，就是帆轎里頭寫的水平解析度和垂直解析度。
如果你是作圖的話，存成JPG或者其他帶壓縮的格式才會有壓縮系數的選擇，在PS中是另存讓段為中，如果是選坦轎譽擇帶壓縮的格式就會有1-12的相應壓縮級別的提示。
❼ 用photoshop設計網頁首頁時，設置多少精度出來的網頁圖片精度高
通常我們說「圖片精度」是指圖像的解析度（常用單位是dpi 即像素/英吋），這個值越大，說明圖片精度越高，列印或者顯示的圖像越清晰。
但瀏覽器顯示網頁上的圖片，是以象素為單位來顯示的，圖像解析度的大小，不影響其顯示效果，也就是設置精度，對於網頁圖片來說，沒有什麼意義。
舉例來說，一張300*300像素大小的圖片，其解析度設置成72dpi或者300dpi，在顯示器顯示網頁時，都佔300像素的寬度，看不出任何不同。但如果你把這個圖列印出來，那麼前者會有4英吋寬，而後者只有1英吋寬， 這樣前者由於每個像素點會比較大，所以看起來就會模糊一些。
所以，我估計你的問題，是指的ps網頁設計的時候，輸出圖片採用哪一種壓縮方式及壓縮比圖片在網頁上精細（清晰）。也就是說，你問題題中的精度，意思應該是清晰度，對吧？
網頁設計中，對於圖片來說，追求的並非高清晰度，原因很簡單，因為網頁最終是在網上使用的，由於受到網速的限制，清晰度越高的圖片，其文件體積也會越大，網上傳輸就會慢，從而影響瀏覽體驗，而壓縮得厲害的圖片，雖然載入速度快，但圖片會不那麼清晰。
所以，根據網頁圖片使用情況，在文件大小與清晰度之間選擇一個平衡點，對須要清晰表現的圖片，採用低的壓縮比，而對不需要很清晰的圖，則採用很高的壓縮比。總之，這個沒有一定的標准，是一個經驗與技巧的問題。
另外，如果你的「精度」是指設計網頁時，所選的圖像大小（一般指圖片寬度），那麼，應該與網頁實際大小相同，避免在出圖時進行縮放，這樣才能保證設計效果。目前，為適應大多數屏幕瀏覽網頁，一般把網頁的寬度設置在1000像素左右。
---以上回答，經驗之談，純系手打，絕無復制，如對你有幫助，敬請支持和採納---
❽ ai清晰圖片精度是多少
ai清晰圖片精度是1納米，答案如下：首先第一步寫眉飛起舞，第二步流失生的時橡渣候我在。
1、ai導出圖片最大解析度是1200ppi。
2、選擇「文件」「導出」導出為。
3、會彈出對話框，勾選你要導出圖片解析度的范圍。
4、確認後彈出下面對話框，設置你需要的解析度拿銷或者自定義梁敏悄解析度，最大1200ppi，最小是72ppi。
❾ 比對如今,人臉識別的精確度已經高達多少以上
人臉識別的精確度可以達到72%，相似度超過72%就表示識別成功。甚至更高，因為採用網路深度AI學習演算法，加上寬動態紅處攝像頭，對人臉有精準的一個抓拍。
人臉識別技術主要是通過人臉圖像猛神悶特徵的提取與對比來進行的。人臉識別系統將提取的人臉圖像的特徵數據與資料庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列瞎唯相關技術，包括人臉圖像採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等枝彎；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。
❿ 圖普科技的圖像識別精度有多高
圖老液普在圖像搜侍賣物索、圖像分類領域均處於業內一流水準，其中不良信息鑒別服務尤其得到客戶認配亂同，在色情/廣告圖片的識別板塊，確定部分的准確度超過99.5%，超越人工。