論文の概要: Object Detection for Graphical User Interface: Old Fashioned or Deep Learning or a Combination?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05132v2
• Date: Mon, 7 Sep 2020 12:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-31 05:02:59.415565
• Title: Object Detection for Graphical User Interface: Old Fashioned or Deep Learning or a Combination?
• Title（参考訳）: グラフィカルユーザインタフェースのためのオブジェクト検出:古いファッションかディープラーニングか、それとも組み合わせか?
• Authors: Jieshan Chen, Mulong Xie, Zhenchang Xing, Chunyang Chen, Xiwei Xu, Liming Zhu and Guoqiang Li
• Abstract要約: 我々は,50k以上のGUI画像上で7つの代表的GUI要素検出手法について,大規模な実証的研究を行った。 本研究は、解決すべき技術的課題に光を当て、新しいGUI要素検出手法の設計について報告する。 25,000個のGUI画像に対する評価は,GUI要素検出における最先端性能を著しく向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.91118062303175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting Graphical User Interface (GUI) elements in GUI images is a domain-specific object detection task. It supports many software engineering tasks, such as GUI animation and testing, GUI search and code generation. Existing studies for GUI element detection directly borrow the mature methods from computer vision (CV) domain, including old fashioned ones that rely on traditional image processing features (e.g., canny edge, contours), and deep learning models that learn to detect from large-scale GUI data. Unfortunately, these CV methods are not originally designed with the awareness of the unique characteristics of GUIs and GUI elements and the high localization accuracy of the GUI element detection task. We conduct the first large-scale empirical study of seven representative GUI element detection methods on over 50k GUI images to understand the capabilities, limitations and effective designs of these methods. This study not only sheds the light on the technical challenges to be addressed but also informs the design of new GUI element detection methods. We accordingly design a new GUI-specific old-fashioned method for non-text GUI element detection which adopts a novel top-down coarse-to-fine strategy, and incorporate it with the mature deep learning model for GUI text detection.Our evaluation on 25,000 GUI images shows that our method significantly advances the start-of-the-art performance in GUI element detection.
• Abstract（参考訳）: GUIイメージにおけるグラフィカルユーザインタフェース(GUI)要素の検出は、ドメイン固有のオブジェクト検出タスクである。 GUIアニメーションやテスト、GUI検索、コード生成など、多くのソフトウェアエンジニアリングタスクをサポートする。 GUI要素検出の既存の研究は、コンピュータビジョン(CV)ドメインから直接、従来の画像処理機能(例えば、キャニーエッジ、輪郭)に依存する古い手法や、大規模なGUIデータから検出することを学ぶディープラーニングモデルなど、成熟した手法を借用している。 残念なことに、これらのCV手法は、GUIおよびGUI要素のユニークな特性とGUI要素検出タスクの高精度なローカライゼーションを意識して設計されていない。 我々は,50k以上のGUI画像上に7つの代表的GUI要素検出手法の大規模実験を行い,これらの手法の能力,限界,効果的な設計について理解した。 本研究は,解決すべき技術的課題だけでなく,新しいGUI要素検出手法の設計にも光を当てる。 そこで我々は,GUI 要素検出のための新しい GUI 固有の古き良き手法を設計し,GUI テキスト検出のための成熟した深層学習モデルに組み込むことにより,GUI 要素検出における最先端性能を著しく向上させることを示す。

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