公开(公告)号：CN118485884A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410592107.3

申请日：2024-05-14

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 赵睿卓 ,  徐哲炜 ,  陈国英 ,  曲紫畅 ,  刘绍桐 ,  姜志学 ,  闫惟娜

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明涉及一种基于适应度的测试用例选择方法，属于测试技术领域。本发明进行目标检测模型训练，通过基于适应度的测试选择模型ATS进行错误模式计算，计算适应度度量，自适应进行测试用例选择。本发明能够有效选取覆盖类别更均衡的测试样本，使用基于适应度的测试用例选择方法选取的图像能够包含更多的目标，覆盖的范围更加广泛，充分显示了基于适应的的测试用例选择方法具有多样性。另外，使用本发明选择的测试用例场景更为复杂，包含更多目标对象、覆盖范围广且大小规模不一，能够有效揭示模型漏检、错检等多方面问题。

公开(公告)号：CN118485885A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410592238.1

申请日：2024-05-14

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 赵睿卓 ,  徐哲炜 ,  陈国英 ,  曲紫畅 ,  刘绍桐 ,  姜志学 ,  闫惟娜

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/25 ,  G06V10/94 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明涉及一种基于优先级的目标检测深度模型测试用例选择方法，属于测试技术领域。本发明首先对目标检测模型进行训练；测试用例经过目标检测模型处理之后，得到检测结果，以特定的检测阈值进行推断，将检测结果拆分成不同的实例；对实例级别的结果进行处理，对每一个实例分别计算它们的分类能力和定位能力，根据分类能力和定位能力计算优先级指标；最后根据计算得到的每个实例的优先级指标对各个的实例进行排序，实例的得分越高，则更需要对这些实例进行关注。本发明能更加有效的选择测试用例，测试人员能够有序高效地处理测试用例数据集。