Strategy vs. Tactical Testing: Actions for Today, Plans for TomorrowEggplant
In his STAREAST Virtual+ presentation, Chuck Schneider from Cerner Corporation shared his 6 pillars for strategic planning in testing and offered guidance to navigate the necessary pivot towards tactical execution when faced with a survival situation. Chuck provided a clear, 4-step guide on how to quickly develop and implement a tactical testing plan to avoid the pitfalls of a delayed response. In this presentation you will discover how to harness your strengths, achieve focus, and deliver results in times of incredible change.
6 Top Tips to a Testing Strategy That WorksEggplant
Chuck Schneider, VP Application Platform Development & Testing Strategy at Cerner, shares his 6 top tips to ensure that your software testing strategy works the first time.
Chuck presented these slides at the Gartner Application Strategies & Solutions Summit 2019 in Las Vegas.
This presentation highlights the challenges encountered throughout Cerner's testing journey, and how you can avoid them!
Cerner is a world leading Healthcare Information Technology company working on securing better healthcare for the world.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
Strategy vs. Tactical Testing: Actions for Today, Plans for TomorrowEggplant
In his STAREAST Virtual+ presentation, Chuck Schneider from Cerner Corporation shared his 6 pillars for strategic planning in testing and offered guidance to navigate the necessary pivot towards tactical execution when faced with a survival situation. Chuck provided a clear, 4-step guide on how to quickly develop and implement a tactical testing plan to avoid the pitfalls of a delayed response. In this presentation you will discover how to harness your strengths, achieve focus, and deliver results in times of incredible change.
6 Top Tips to a Testing Strategy That WorksEggplant
Chuck Schneider, VP Application Platform Development & Testing Strategy at Cerner, shares his 6 top tips to ensure that your software testing strategy works the first time.
Chuck presented these slides at the Gartner Application Strategies & Solutions Summit 2019 in Las Vegas.
This presentation highlights the challenges encountered throughout Cerner's testing journey, and how you can avoid them!
Cerner is a world leading Healthcare Information Technology company working on securing better healthcare for the world.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
Modelの設定には、Eggplant AI Modelの実行とデバッグに影響を与えるいくつかの機能が含まれています。
[Disable all snippets]は、ModelのStateやActionに添付されているEggplant Functional Snippetをすべて無効にします。Eggplant AIがアタッチされたSnippetを実行せずにModelを実行したい場合は、再生ボタンを使用してModelを実行する前にこのオプションを選択してください。[Disable all snippets]は、主にEggplant Functionalに問題があると思われるModelをデバッグする場合に使用します。
Modelの設定でSnippetをグローバルに無効にするだけでなく、特定のSnippetを[State]タブまたは[Action Property]タブで無効にすることもできます。
このレッスンでは、Eggplant AIツールバーの「Abort」ボタンについて説明しました。デフォルトでは、Abort機能を使用すると、Cleanup Stateがバイパスされ、Modelの実行がAbortされた後、テスト対象のアプリケーションはUnknow Stateになる可能性があります。Abort後にCleanupの実行オプションを使用して、Abort時にCleanup Stateを起動するようにModelを設定することができます。
残りのModel設定のほとんどは、Modelの実行時にコンソールに表示され、実行後にRun Reportに表示されるレポートを参照しています。これらのレポート機能は、主にModelをデバッグするとき、またはアプリケーションの問題を再現する目的でテスト中のアプリケーションを介してワークフローをトレースするときに便利です。
右図のように、多くのレポートオプションが用意されています。Eggplant AIの新しいユーザーとして、しばらくの間、すべてのレポートオプションを使用してみて、どれが便利かを確認してみてください。これらのオプションによって作成された追加のレポートエントリは、Run Reportにも表示されます。過去の実行、特に失敗した実行を確認する際には、この追加情報にアクセスすることが重要になります。
ここまでのレッスンでは、Eggplant AI GUIを使ったModelの実行について説明してきました。GUIを使用して実行することは、デバッグ時やテスト実行時には非常に有効ですが、テスト実行の多くをGUIのインタラクションに依存しない自動化された方法で処理したい場合もあるでしょう。
Eggplant AI REST APIは、Eggplant AIを自動テストプロセスに組み込むために利用できます。このAPIには、Model実行の開始、停止、監視、レポート表示のための8つの異なるメソッドが含まれています。
Eggplant AI APIとPythonやJavaフレームワークなどのクライアントを使用して、Modelをプログラム的に実行します。
このレッスンの「リソース」セクションをチェックして、REST API ドキュメントへのリンクを取得したり、Eggplant AI REST API の Postmanコレクションのサンプルをダウンロードしたりします。
これまでは、主にModel全体を実行することについて説明してきました。このパラダイムはソフトウェアテストの世界ではかなり新しいものであり、多くのQAチームは今でもテストケースを活動と成功の指標として使用しています。
Eggplant AIには、この古いテストケースのパラダイムに対応するために、テストケースの機能が用意されています。テストケースを構築した後、2つの方法でテストケースを使用することができます。
1つ目は、Directedテストケースと呼ばれるテストケースを直接実行する方法です。
2つ目の方法は、ModelのRun Reportを分析して、ModelがModel全体の実行の副産物としてテストケースを実行したかどうかを判断することです。テストケース分析については、このコースのレッスン6でさらに詳しく説明します。
Eggplant AIは、Directedテストケースとして実行していない定義されたテストケースや、Model実行の一部としてModelがまだ実行していないテストケースを自動的に識別します。次のModel実行時には、Eggplant AI はこれらのテストケースをフォーカスされたテストケースとして設定し、Model実行時に実行される確率を高めるために、内部的にこれらのテストケースに高いウェイトを適用します。
テストケースを定義するには、[Test Case Builder]タブを使用します。
Test Case Builderは、Eggplant AI UIの右側にあります。最初のテストケースを作成するには、[Add new test case]ボタンをクリックし、テストケースに名前を付けます。
次に何をするかについては、Eggplant AIインターフェイス内の説明を参照してください。[Model]タブのワークスペースで、テストケースに表示される順番にStateとActionをクリックします。
テストケースの各StateとActionに対して、Modelがテストケースを分析するときに、テストケースを満たすために何をしなければならないか、またはDirectedテストケースがどの変数値を使用するかを指定する追加の設定オプションがあります。
Hit Count オプションは、テストケースが満たされるまでにModelがStateまたはActionを何回実行しなければならないかを決定します。
Not オプションは、テストケースが満たされるためには、テストケースのワークフローのその位置でStateやActionが発生してはならないことを示します。
Variable Conditions(Variable Conditions)は、テストケースを満足させるために、どの変数値が許容されるか、許容されないかを指定します。Variable Conditionsを含むテストケースをDirectedテストケースとして実行すると、テストケースはVariable Conditionsを満たす値を選択し、Actionを実行するときにその値を使用します。
また、Test Case Builderタブでテスト ケースのステップを削除したり、並べ替えたりすることもできます。テストケースステップの右端にある赤い[X]ボタンをクリックしてテストケースから削除し、左端にある縦スクロールアイコンをドラッグして、テストケース内のステップを並べ替えることができます。
テストケースを使用してModelの実行を解析したり、Directedテストケースを実行したりすることができるため、テストケースにはいくつかの設定上の注意点があります。すべてのテストケースコンポーネントや構成オプションが、テストケース分析とDirectedテストケースの両方で使用することに意味があるわけではありません。
最も明白な注意点は、テストケースを分析した場合にはStateが有効ですが、Directedテストケースとしてテストケースを実行した場合には有効ではないということです。Stateステップを含むテストケースをDirectedテストケースとして使おうとすると、Directedテストケースはエラーを発生させます。これは、Stateがオープンエンドのテストケースのステップであり、State内の任意のActionの実行がテストケースを満たすからです。しかし、Directedテストケースは、次に実行すべきActionを正確に知る必要があります。
Hit Countには、RangeやZero、Manyなどのオープンエンドのオプションがあります。これらのオプションはDirectedテストケースのコンテキストでは意味をなさないので、Directedテストケースは特定の設定に応じて、これらを無視するか、Actionを完全にスキップします。
Notオプションもまた、Directedテストケースでは意味をなさないオプションです。Notアクションを含むDirectedテストケースを実行した場合、Eggplant AIはこのオプションを無視してActionを実行します。