論文の概要: VINS: Visual Search for Mobile User Interface Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05216v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 01:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:24:38.538617
• Title: VINS: Visual Search for Mobile User Interface Design
• Title（参考訳）: VINS: モバイルユーザインタフェース設計のためのビジュアル検索
• Authors: Sara Bunian, Kai Li, Chaima Jemmali, Casper Harteveld, Yun Fu, Magy Seif El-Nasr
• Abstract要約: 本稿では、UIイメージを入力として、視覚的に類似したデザイン例を検索するビジュアル検索フレームワークVINSを紹介する。 このフレームワークは、平均平均精度76.39%のUI検出を実現し、類似したUI設計をクエリする際の高いパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.28088601689069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Searching for relative mobile user interface (UI) design examples can aid interface designers in gaining inspiration and comparing design alternatives. However, finding such design examples is challenging, especially as current search systems rely on only text-based queries and do not consider the UI structure and content into account. This paper introduces VINS, a visual search framework, that takes as input a UI image (wireframe, high-fidelity) and retrieves visually similar design examples. We first survey interface designers to better understand their example finding process. We then develop a large-scale UI dataset that provides an accurate specification of the interface's view hierarchy (i.e., all the UI components and their specific location). By utilizing this dataset, we propose an object-detection based image retrieval framework that models the UI context and hierarchical structure. The framework achieves a mean Average Precision of 76.39\% for the UI detection and high performance in querying similar UI designs.
• Abstract（参考訳）: 相対的なモバイルユーザインターフェース(UI)設計例の検索は、インターフェース設計者がインスピレーションを得て、デザイン代替案を比較するのに役立つ。 しかし、現在の検索システムはテキストベースのクエリのみに依存しており、ui構造やコンテンツを考慮していないため、このような設計例を見つけるのは困難である。 本稿では、UIイメージ(ワイヤフレーム、高忠実度)を入力とし、視覚的に類似した設計例を検索するビジュアル検索フレームワークVINSを紹介する。 まず,インターフェース設計者を対象に,サンプル発見プロセスの理解を深める。 次に、インターフェースのビュー階層(すなわち、すべてのUIコンポーネントとその特定の場所)の正確な仕様を提供する大規模なUIデータセットを開発します。 このデータセットを利用して,uiコンテキストと階層構造をモデル化するオブジェクト検出ベースの画像検索フレームワークを提案する。 このフレームワークは、UI検出のための平均平均精度76.39\%を達成し、同様のUI設計のクエリにおいて高性能である。

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