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摘要：本发明涉及软件自动化测试界面控件识别技术领域，尤其是一种基于改进YOLOv3的界面控件识别检测模型方法，该方法包括：引入ResNet50_vd神经网络，在神经网络中添加可变卷积DCN扩大训练范围，将FPN结构改进为PANet结构实现双向特征传递，在PANet中添加SPP空间池化金字塔，提升图像尺度不变性的同时降低过拟合，加速训练过程的收敛；引入DropBlock正则化方法，有效移除某些语义信息起到正则化作用，添加SE注意力机制，筛选出针对通道的注意力，通过权重矩阵从通道域的角度赋予图像不同位置不同的权重，从而得到更重要的特征信息，实现了软件自动化测试中界面控件识别的功能，满足了软件自动化测试的高覆盖率，进而提高了软件自动化测试的质量，适用于油气行业软件界面控件的识别。
主权项：1.一种基于改进YOLOv3的界面控件识别检测模型方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对软件界面进行截图，并在截图中针对需要识别的控件UI进行标注形成数据集，对数据集进行预处理并加以标注作为神经网络训练样本；S2、将YOLOv3模型的骨干网络替换为ResNet50_vd，并引入可变卷积DCN，在骨干网络Bottleneck部分的每一个block之后shortcut之前添加SE注意力机制；S3、修改模型颈部网络为PANet，添加SPP空间池化金字塔，引入DropBlock正则化方法；S4、使用处理后的数据集对改进后的模型进行训练，包含图像预处理、特征提取、图像识别三个步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于改进YOLOv3的界面控件识别检测模型方法
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