【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能软件测试，具体涉及一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法。
技术介绍
1、由于深度神经网络越来越多地被部署在自动驾驶汽车系统、恶意软件检测系统以及飞机碰撞避免系统等安全攸关领域，对这类dnn系统进行充分的测试并保证其质量至关重要。因此，迫切需要解决深度神经网络中潜在的威胁来提高神经网络的安全性，使之能够应用于更多安全性要求比较高的场景。现阶段，大部分研究人员通过对传统软件测试方法进行改进，使其能够适用于深度神经网络，或者提出新的测试方法进行深度神经网络测试。
2、目前，神经网络测试在测试输入生成、测试预言、测试充分性、缺陷检测等方面面临诸多挑战。融合变异测试、蜕变测试等传统测试技术，将传统测试技术在解决这类问题上的经验，应用到神经网络测试中，这样既可以沿着已有的技术路线，针对神经网络的特点展开测试，在取得不错测试效果的同时，又降低了测试成本。传统的软件测试技术通过比较测试用例的实际输出和预期输出是否相等来检验待测程序。但在很多情况下，测试时存在着oracle问题，即测试人员很难构造程序的预期输出，以确定执行...
【技术保护点】
1.一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法，其特征在于：步骤1中，原始测试用例按照以下步骤构建得到：
3.根据权利要求1所述的一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法，其特征在于：所述变换方式包括平移、缩放、剪切、旋转、亮度、对比度和模糊。
4.根据权利要求1所述的一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法，其特征在于：所述蜕变关系，也可以表示为：
【技术特征摘要】
1.一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向目标检测神经网络的蜕变测试方法，其特征在于：步骤1中，原始测试用例按照以下步骤构建得到：
3.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨志斌，苏祥，周勇，杨珍，张海，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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