图像理解检测通常包括对图像的特征提取、目标检测、图像分类、语义分割等方面的测试，以评估图像理解算法和模型的性能和准确性。
图像分类：判断图像所属的类别。
目标检测：检测图像中特定目标的位置和类别。
语义分割：将图像分割成不同的语义区域。
图像识别：识别图像中的物体、场景等。
图像描述生成：生成对图像的文字描述。
图像问答：回答关于图像的问题。
图像检索：根据图像特征检索相关图像。
图像生成：生成新的图像。
图像增强：改善图像质量。
图像压缩：减小图像文件大小。
图像去噪：去除图像中的噪声。
图像修复：修复图像中的损坏部分。
图像超分辨率：提高图像的分辨率。
图像变换：进行图像的旋转、缩放等变换。
图像加密：保护图像的安全性。
图像水印：在图像中添加水印。
图像匹配：匹配两张或多张图像。
图像融合：融合多张图像的信息。
图像跟踪：跟踪图像中的目标。
图像分类准确率：评估图像分类的准确性。
目标检测准确率：评估目标检测的准确性。
语义分割准确率：评估语义分割的准确性。
图像识别准确率：评估图像识别的准确性。
图像描述生成质量：评估图像描述生成的质量。
图像问答准确率：评估图像问答的准确性。
图像检索准确率：评估图像检索的准确性。
图像生成质量：评估图像生成的质量。
图像增强效果：评估图像增强的效果。
图像压缩比：评估图像压缩的比例。
图像去噪效果：评估图像去噪的效果。
图像修复效果：评估图像修复的效果。
图像超分辨率效果：评估图像超分辨率的效果。
图像变换效果：评估图像变换的效果。
图像加密安全性：评估图像加密的安全性。
图像水印鲁棒性：评估图像水印的鲁棒性。
图像匹配准确率：评估图像匹配的准确性。
图像融合效果：评估图像融合的效果。
图像跟踪准确性：评估图像跟踪的准确性。
