一键siri是什么意思 (I启用一键智能检测页面意外|A|控件意外和文本意外)

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费鱼类品质团队不时努力于为用户提供高品质的a p。目前，随着人工智能技术的不时开展，测试方法也越来越有或者。接上去，本文引见了人工智能在自在鱼测试中的一个小通常：如何经常使用人工智能技术经过图片找到BUG。

在不了解业务的状况下可以发现的BUG关键包含全体页面空白、局部控件显示意外和文本意外。关于全体空白图片，咱们发现它们的独特特色是显著的：大面积空白或核心区域失误报告，因此选用由Te n s o r f ow建设的繁难cnn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，应用ocrlsm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。

用于训练上述模型的样原本自BUG的历史截图和MO c k的正数据样本。

初始模型在训练时期样本有限，但随着p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j e n k i ns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。假设不处置这类图片，它将被辨以为意外图片，并每次报告，糜费每团体的时期。假设将其归入再培训模型，将造成模型不敛的危险。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。

为了成功从p遍历取得的n个图片的聚类，应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

s i n g l e：两个簇中最近的两个样本之间的距离被视为这些簇之间的距离

c o m p l e t e：两个簇中最远的两个样本之间的距离被视为簇之间的距离

a v e r a g e：由两个簇之间两个样本之间距离的平均值确定。它处置了单个意外样本对结果的影响，但计算量相对较大

w a r d：偏向的平方和。计算公式很复杂。要了解详细的计算公式和其余计算方法，请参见计算簇间距离的方法。

经过尝试，发现w a r d的成果更好，因此最终选用w a r d作为计算簇间距离的方法。

口头上述语句后，集群成功。

3）临界距离的选用

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，并经常使用TNSORFOW构建sd模型，以识别意外对照的图片。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。

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