控件意外和文件的区别 (控件意外和文本意外|AI允许一键式智能检测页面意外)
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不要钱鱼类品质团队不时努力于向用户提供高品质的运行程序。目前，随着人工智能技术的不时开展，张量流成为钻研热点，这也给测试方法带来了更多的或者性。接上去，本文引见了人工智能在自在鱼测试中的一些通常：如何运行人工智能技术经过图片发现毛病
在不了解业务的状况下可以发现的毛病关键包含页面全体空白、局部控件显示意外和文本意外。关于整个空白图片，咱们发现它们的独特特点是显著的：大面积空白或核心区域失误报告，因此咱们选用经常使用张量流建设的繁难c n模型来识别反常图片和意外图片。关于含有文本意外等乱码的图片，经过光学字符识别建设繁难的汉字识别模型，识别图片中的文本内容，判别能否存在乱码。
训练上述模型的样原本自毛病历史截图和模拟侧面数据样本。
初始模型在训练时期样本有限，但随着运行程序的不时降级和迭代，以及图像检测样本数量的逐渐参与，一些新页面将被失误分类。为了处置这种虚警疑问，迫切须要参与模型再培训。
显然，启动模型再培训并用人肉交流旧模型的老本太高，因此在前端成功了审核要再培训的图片的入口。经过jenkins计时义务，读取一切再培训图片并口头再培训脚本，并用重生成的模型交流旧模型。经过几轮智能迭代，模型识别的精度失掉了极大的提高。
有些截图或者有很大的空白区域，但从商业角度来看，这样的图像是正确的，比如搜查两边页面。假设不处置，就会被视为意外图片，每次都会报告，糜费大家的审核时期。假设将其归入再培训模型，则存在模型无法敛的危险。为了处置这类图片，须要保养一个图片库。模型辨以为意外的图片将与图片库中的图片启动比拟。假设与图片库中任何一张图片的相似性超越设定的阈值，则以为可以疏忽该图片而不启动报告。
目前，遍历截图义务将访问同一页面至少两次，以确保失掉页面上的一切元素；同时遍历时，为了繁难页面高低文剖析，单击的元素将被标志为白色框。这带来了一个疑问：在要识别的图像集中，同一页上会有多个重复的屏幕截图，同一页上的不同位置或者会有红框标志。人工审核少量重复的图片无法防止地会造成视觉疲劳，因此在反双数据消弭后显示结果可以极大地提高人工挑选的效率，降落老本。
当图像数量较大且不确定这次遍历了多少不同的页面时，可以经常使用分层聚类算法来处置这个疑问。本文驳回自下而上的聚类方法，即先将每个屏幕截图视为一个聚类，而后找到距离最小的两个聚类启动兼并，而后继续重复到预期的聚类或满足其余中断条件。
1）计算图片之间的距离
首先将图片转换为w*h*3维向量，并将向量之间的欧几里德距离作为图片之间的距离。图片越相似，距离就越小。
为了成功经过一次性运行程序遍历取得的n个图片的聚类，首先依据上述方法处置单个图片，而后将其拼接成n*（w*h*3）矩阵作为样本集。
2）计算簇间距离的方法
单个：两个簇中最近的两个样本之间的距离作为簇之间的距离
成功：两个簇中最远的两个样本之间的距离作为簇之间的距离
平均值：由两个簇之间两个样本距离的平均值确定，处置了单个意外样本对结果的影响，但计算量相对较大
沃德：偏向平方和的计算公式很复杂。详细计算公式及其余计算方法请参见计算簇间距离的方法。
经过尝试，发现ward成果更好，因此最终选用ward作为计算簇间距离的方法。
口头上述语句后，集群成功。
3）临界距离选用
该值间接影响聚类的成果。假设临界距离太小，一些相似的图片就不能汇集到一个类中。假设临界距离太大，不同页面上的图片将汇集在一同。因此，如何选用适合的距离是十分关键的。
试验标明，假设经过页面意外模型将图像辨以为意外图像，则这些图像之间的相似度越高，为了不失误地对不同的意外页面启动聚类，将辨以为意外和反常的图像区分启动聚类，并将意外类的临界距离设置得更小。
目前，该工具对整个页面意外具备良好的识别成果，文本意外的识别精度也在不时丰盛样本的环节中失掉提高。
接上去，咱们将集成LABELIMG工具，用张量流建设固态磁盘模型，以识别意外管理的图片。此外，还存在元素/文本规划凌乱等疑问。页面识别和页面操作预期结果识别也在不时尝试。经常使用图像处置和失误识别技术作为品质保障的方法，咱们将继续探求。
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