ビジュアルリグレッションテストのすすめ
日々いろいろなWebサイトの制作や修正を対応していく中で、修正したページとは関係ない（と思っていた）ページで表示が崩れてしまったことってありませんか？ 私はたびたび経験があります。 毎回目視で全ページをチェックすれば防げるのかもしれませんが、それは現実的ではありません。 自動で全ページをチェックしてくれて不具合があれば教えてくれる、そんな便利なツールがあればと何度も思いました。 どうやら現代の技術でそれは作れるみたいです。ビジュアルリグレッションテストというらしいです。 ビジュアルリグレッションテストとは ざっくりいうと「見た目の比較」をするテストのことです。 変更前のWebサイトのスクリーンショットを用意しておき、変更後のスクリーンショットを撮り比較することで、どこが変わったか差分を表示し確認することができます。 どうやって使うの ビジュアルリグレッションテストを導入するための方法はいく
Playwright & Vite ではじめる脱レガシー向け軽量 Visual Regression Test - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは！フロントエンドエキスパートチームの @mugi_uno です。 みなさんは Visual Regression Test は普段活用していますか？ 昨今では事例もよく耳にするようになった印象です。一度使って手放せなくなった方もいるのではないでしょうか。 今回の記事では、通常のプロダクト新規開発とは異なる “脱レガシー” の文脈で Playwright を用いた簡易的な Visual Regression Test を試してみたので、導入に至る経緯と、どのように実施しているかを紹介します。 フロントエンドリアーキテクチャとサイレントリリース 現在サイボウズでは kintone のフロントエンドリアーキテクチャプロジェクトと称して、Closure Tools から React への脱レガシー作業が進行中です。プロジェクトの詳細については @koba04 が書いた次の記事をご覧くださ
画像認識モデルの「盲点」を克服するための奇妙な画像ばかり集めたデータセット「ObjectNet」をMITとIBMの研究チームが公開
人工知能(AI)を用いた画像認識モデルは、写真や映像の中に映り込む物体を正確に識別することを目的としたもので、自動運転車の外界認識機能などさまざまなものに応用されています。例えば自動運転車の場合、画像認識モデルの物体認識精度は自動運転車の安全性に直結してくるため、モデルの学習に使用するデータセットは非常に重要な役割を担うこととなります。そこで、マサチューセッツ工科大学(MIT)とIBMの研究者チームは、多種多様な物体を含んだ画像認識モデル向けのデータセット「ObjectNet」を作成しています。 This object-recognition dataset stumped the world’s best computer vision models | MIT News https://news.mit.edu/2019/object-recognition-dataset-stump
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