深度测试 swMATH ID: 41849 软件作者： 田玉驰、裴可欣、苏曼·贾纳、白沙基·雷 描述： 深度测试：深度神经网络驱动自动汽车的自动测试。深度神经网络（DNN）的最新进展导致了DNN驱动的自动汽车的开发，该汽车使用摄像头、激光雷达等传感器，无需任何人工干预即可驾驶。包括特斯拉（Tesla）、通用汽车（GM）、福特（Ford）、宝马（BMW）和威莫/谷歌（Waymo/Google）在内的大多数主要制造商都在致力于制造和测试不同类型的自动驾驶汽车。包括加利福尼亚州、德克萨斯州和纽约州在内的几个美国州的立法者通过了新的立法，以快速跟踪自动车辆在其道路上的测试和部署过程。然而，尽管DNN取得了令人瞩目的进展，但与传统软件一样，它们经常表现出不正确或意外的拐角案例行为，可能导致潜在的致命碰撞。已经发生了几起涉及自动驾驶汽车的真实世界事故，其中包括一起导致死亡的事故。DNN驱动车辆的大多数现有测试技术在很大程度上依赖于在不同驾驶条件下手动收集测试数据，随着测试条件数量的增加，这些数据变得非常昂贵。在本文中，我们设计、实现并评估了DeepTest，这是一个系统测试工具，用于自动检测DNN驱动车辆的错误行为，这些错误行为可能导致致命碰撞。首先，我们的工具旨在利用雨、雾、光等驾驶条件的真实变化自动生成测试用例。DeepTest通过生成最大化激活神经元数量的测试输入，系统地探索DNN逻辑的不同部分。DeepTest发现，在不同的现实驾驶条件下（例如，模糊、下雨、大雾等），有数千种错误行为，其中许多导致Udacity自动驾驶汽车挑战赛中三个表现最佳的DNN发生潜在致命车祸。 主页： https://arxiv.org/abs/1708.08559 源代码： https://github.com/ARiSE-Lab/depTest网站 相关软件： 自动变速器;西雅娜;摇篮;深度Xplore;TensorFuzz公司;DLFuzz（DL模糊）;风暴;深恒星;TensorFlow公司;凯拉斯;蟒蛇;松饼 引用于： 0个文档