[发明专利]面向目标检测模型的蜕变测试方法、装置及设备

权利要求书

1.一种面向目标检测模型的蜕变测试方法，其特征在于，所述方法包括：

生成仿真测试用例文件，所述仿真测试用例文件包括：视觉图像、标签和语义图；

通过目标检测模型对所述视觉图像进行处理得到预测结果，并基于所述预测结果和所述标签判断所述目标检测模型是否通过所述仿真测试用例文件的测试；

在所述目标检测模型通过所述仿真测试用例文件的测试的情况下，基于所述仿真测试用例文件生成衍生测试用例文件，所述衍生测试用例文件包括所述标签和新视觉图像，所述新视觉图像由所述视觉图像经蜕变处理得到；

通过所述目标检测模型对所述新视觉图像进行处理得到新预测结果，并基于所述新预测结果和所述标签判断所述目标检测模型是否通过所述衍生测试用例文件的测试。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过目标检测模型对所述视觉图像进行处理得到预测结果，并基于所述预测结果和所述标签判断所述目标检测模型是否通过所述仿真测试用例文件的测试，包括：

设置目标类别数、交并比阈值、置信度阈值，并创建长度为所述目标类别数的目标类别数组；

将所述视觉图像输入所述目标检测模型，得到所述目标检测模型针对所述视觉图像的预测置信度高于所述置信度阈值的预测结果；

初始化长度为所述目标类别数的真实结果数组与预测结果数组，并根据所述标签中的目标类别与所述预测结果中的目标类别在所述目标类别数组中的位置，将目标类别的位置信息分别加入至所述真实结果数组与所述预测结果数组中的对应位置；

对于目标类别i，基于所述真实结果数组与所述预测结果数组中的位置信息，分别计算每个标签中目标类别i与预测结果中目标类别i的交并比，并组成一交并比矩阵，其中i为目标类别在所述目标类别数组中的编号；

根据所述交并比矩阵与所述交并比阈值，计算所述目标类别i的预测结果和标签相互匹配的目标数tp；

基于所述目标数tp计算所述目标类别i的精确率与召回率，并基于所述精确率与所述召回率计算所述目标类别i的F1值；

统计所有目标类别的F1值，得到所述仿真测试用例文件的宏平均F1值；

基于所述仿真测试用例文件的宏平均F1值，确定所述目标检测模型是否通过所述仿真测试用例文件的测试。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述仿真测试用例文件生成衍生测试用例文件，包括：

基于所述语义图分离所述视觉图像中的目标与背景，对所述目标进行所述蜕变处理，并将所述背景和所述蜕变处理得到的目标合并，生成所述新视觉图像；

组合所述新视觉图像和所述标签，得到所述衍生测试用例文件。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述蜕变处理包括目标模糊处理和/或目标噪声添加。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述蜕变处理包括目标模糊处理；所述基于所述语义图分离所述视觉图像中的目标与背景，对所述目标进行蜕变处理，并将所述背景和所述蜕变处理得到的目标合并，生成新视觉图像，包括：

初始化视觉图像数组与语义图数组，设定迭代次数与卷积核大小，并设置当前迭代次数为0；

设置填充大小为卷积核大小的一半，计算所述视觉图像的高、宽及通道数，并赋值给所述视觉图像数组；

设置填充数组为所述视觉图像数组分别在上、下、左、右各个边缘填充行；

初始化衍生图像数组，所述衍生图像数组的维度与所述视觉图像数组的维度一致；

对所述衍生图像数组进行迭代处理，并在每次迭代处理时，基于所述语义图数组判断所述衍生图像数组中待处理元素属于目标或背景，对属于背景的待处理元素的取值设置为所述视觉图像数组中相应位置元素的取值，对属于目标的待处理元素的取值设置为所述视觉图像数组中相应位置元素在所述目标模糊处理后得到的取值，设置所述填充数组为所述衍生图像数组分别在上、下、左、右各个边缘填充行；

直至完成所述迭代处理，输出所述衍生图像数组为所述新视觉图像。