論文の概要: Magic Layouts: Structural Prior for Component Detection in User Interface Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07615v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 17:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 18:35:13.908494
• Title: Magic Layouts: Structural Prior for Component Detection in User Interface Designs
• Title（参考訳）: magic layouts: ユーザインタフェース設計におけるコンポーネント検出のための構造優先
• Authors: Dipu Manandhar, Hailin Jin, John Collomosse
• Abstract要約: ユーザインタフェース(UI)レイアウトのスクリーンショットや手書きスケッチを解析する手法であるMagic Layoutsを提示する。 当社のコアコントリビューションは、既存の検出器を拡張して、UI設計の学習された構造を活用することです。 ユーザエクスペリエンス(UX)設計のディジタルプロトタイプを高速に取得するためのインタラクティブアプリケーションとして,コンテキスト内でデモを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.394160581239174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Magic Layouts; a method for parsing screenshots or hand-drawn sketches of user interface (UI) layouts. Our core contribution is to extend existing detectors to exploit a learned structural prior for UI designs, enabling robust detection of UI components; buttons, text boxes and similar. Specifically we learn a prior over mobile UI layouts, encoding common spatial co-occurrence relationships between different UI components. Conditioning region proposals using this prior leads to performance gains on UI layout parsing for both hand-drawn UIs and app screenshots, which we demonstrate within the context an interactive application for rapidly acquiring digital prototypes of user experience (UX) designs.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタフェース(UI)レイアウトのスクリーンショットや手書きスケッチを解析する手法であるMagic Layoutsを提示する。 当社のコアコントリビューションは、既存の検出器を拡張して、UI設計の学習前の構造を活用することで、UIコンポーネント、ボタン、テキストボックスなどの堅牢な検出を可能にします。 具体的には、モバイルUIレイアウトよりも先に学習し、異なるUIコンポーネント間の共通空間的共起関係を符号化する。 そこで我々は,ユーザエクスペリエンス(UX)設計のディジタルプロトタイプを迅速に取得するためのインタラクティブなアプリケーションとして,コンテキスト内でのインタラクティブなアプリケーションとして,手書きUIとアプリのスクリーンショットの両方のUIレイアウト解析の性能向上を実証した。

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