公开(公告)号：CN117274752A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311203466.7

申请日：2023-09-18

Applicant: 北京机电工程研究所

Inventor： 董冬梅 ,  吴武华 ,  方蕴宇 ,  赫彦文 ,  马红悦

IPC: G06V10/776 ,  G06F11/36 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明公开一种面向飞行器图像检测的深度学习算法的蜕变测试方法，以飞行器深度学习图像检测软件为被测对象，提出了针对深度学习图像识别软件的蜕变测试框架、蜕变关系输出结果的自动判定方法以及测试结果评估指标。采用的蜕变测试方法可以在不使用人工标注的情况下使用大量测试样本对被测软件进行测试，评估被测对象的识别效果和对不同变换的鲁棒性；根据测试的结果，可以挑选违反蜕变关系最多的样本作为被测软件的失效用例，通过人工标注的方式将其加入重训练集中来对模型进行重训练，提高被测软件的性能表现，以避免重训练过程中盲目地对大量样本进行标注和训练。因此蜕变测试可以作为高效选择重训练样本的方法，极大的降低改进模型的成本。