2 research outputs found
Automatisk detektering av avvikelser i grafiska anvÀndargrÀnssnitt med hjÀlp av djupinlÀrning
The automatic detection of code errors is a ubiquitous part of the quality assurance process performed during software development. However, graphical errors that may occur in user interfaces are often detected manually. This report examines if deep neural networks (DNNs), may be used to automatically detect two common types of anomalies present in a graphical user interface. The results point towards this being the case for the particular dataset used in this report.Automatisk detektering av kodfel Àr standard i kvalitetsarbetet som utförs vid mjukvaruveckling. Grafiska fel som kan uppstÄ i anvÀndargrÀnssnitt upptÀcks dock ofta manuellt. Den hÀr rapporten undersöker ifall djupa neurala nÀtverk kan anvÀndas för att automatiskt detektera tvÄ vanliga fel som uppstÄr i anvÀndargrÀnssnitt. Resultaten indikerar att sÄ Àr fallet Ätminstone för det specifika dataset som anvÀnds
Automatisk detektering av avvikelser i grafiska anvÀndargrÀnssnitt med hjÀlp av djupinlÀrning
The automatic detection of code errors is a ubiquitous part of the quality assurance process performed during software development. However, graphical errors that may occur in user interfaces are often detected manually. This report examines if deep neural networks (DNNs), may be used to automatically detect two common types of anomalies present in a graphical user interface. The results point towards this being the case for the particular dataset used in this report.Automatisk detektering av kodfel Àr standard i kvalitetsarbetet som utförs vid mjukvaruveckling. Grafiska fel som kan uppstÄ i anvÀndargrÀnssnitt upptÀcks dock ofta manuellt. Den hÀr rapporten undersöker ifall djupa neurala nÀtverk kan anvÀndas för att automatiskt detektera tvÄ vanliga fel som uppstÄr i anvÀndargrÀnssnitt. Resultaten indikerar att sÄ Àr fallet Ätminstone för det specifika dataset som anvÀnds