論文の概要: PopSweeper: Automatically Detecting and Resolving App-Blocking Pop-Ups to Assist Automated Mobile GUI Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02933v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 01:05:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:26.999419
• Title: PopSweeper: Automatically Detecting and Resolving App-Blocking Pop-Ups to Assist Automated Mobile GUI Testing
• Title（参考訳）: PopSweeper: 自動モバイルGUIテストを支援するために,App-Blocking Pop-Upの自動検出と解決
• Authors: Linqiang Guo, Wei Liu, Yi Wen Heng, Tse-Hsun, Chen, Yang Wang,
• Abstract要約: PopSweeperは、GUIの自動テスト中にリアルタイムでアプリブロックのポップアップを検出し、解決するように設計されたツールである。 それは、ポップアップ検出とクローズボタンのローカライゼーションのためのディープラーニングベースのコンピュータビジョン技術を組み合わせている。 我々はPopSweeperを、アプリストアから収集された72K以上のアプリスクリーンショットと87の上位モバイルアプリで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.18718721121415
• License:
• Abstract: Graphical User Interfaces (GUIs) are the primary means by which users interact with mobile applications, making them crucial to both app functionality and user experience. However, a major challenge in automated testing is the frequent appearance of app-blocking pop-ups, such as ads or system alerts, which obscure critical UI elements and disrupt test execution, often requiring manual intervention. These interruptions lead to inaccurate test results, increased testing time, and reduced reliability, particularly for stakeholders conducting large-scale app testing. To address this issue, we introduce PopSweeper, a novel tool designed to detect and resolve app-blocking pop-ups in real-time during automated GUI testing. PopSweeper combines deep learning-based computer vision techniques for pop-up detection and close button localization, allowing it to autonomously identify pop-ups and ensure uninterrupted testing. We evaluated PopSweeper on over 72K app screenshots from the RICO dataset and 87 top-ranked mobile apps collected from app stores, manually identifying 832 app-blocking pop-ups. PopSweeper achieved 91.7% precision and 93.5% recall in pop-up classification and 93.9% BoxAP with 89.2% recall in close button detection. Furthermore, end-to-end evaluations demonstrated that PopSweeper successfully resolved blockages in 87.1% of apps with minimal overhead, achieving classification and close button detection within 60 milliseconds per frame. These results highlight PopSweeper's capability to enhance the accuracy and efficiency of automated GUI testing by mitigating pop-up interruptions.
• Abstract（参考訳）: グラフィカルユーザインタフェース(GUI)は、ユーザがモバイルアプリケーションと対話する主要な手段であり、アプリ機能とユーザエクスペリエンスの両方において重要である。 しかし、自動テストの大きな課題は、広告やシステムアラートのような、アプリのブロックするポップアップが頻繁に現れることだ。 これらの中断は不正確なテスト結果、テスト時間の増加、信頼性の低下につながります。 この問題を解決するためにPopSweeperを紹介した。PopSweeperは、GUIの自動テスト中にリアルタイムでアプリブロックのポップアップを検出し、解決する新しいツールである。 PopSweeperは、ポップアップ検出とクローズボタンのローカライゼーションのためのディープラーニングベースのコンピュータビジョン技術を組み合わせて、ポップアップを自律的に識別し、中断しないテストを保証する。 我々は、RICOデータセットから72K以上のアプリスクリーンショットと、アプリストアから収集された87の上位モバイルアプリでPopSweeperを評価し、832のアプリブロックポップアップを手動で識別した。 PopSweeperは91.7%の精度、93.5%のリコール、93.9%のBoxAP、89.2%のリコールを達成した。 さらに、エンド・ツー・エンドの評価では、PopSweeperは最小のオーバーヘッドで87.1%のアプリでブロックを解決し、1フレームあたり60ミリ秒以内の分類とクローズボタン検出を実現した。 これらの結果は、ポップアップ割り込みを軽減し、自動GUIテストの精度と効率を高めるPopSweeperの機能を強調している。

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