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首页> 外文期刊>ACM transactions on software engineering and methodology >Wireframe-based UI Design Search through Image Autoencoder
【24h】

Wireframe-based UI Design Search through Image Autoencoder

机译：基于线框的UI设计通过Image AutoEncoder搜索

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摘要

UI design is an integral part of software development. For many developers who do not have much UI design experience, exposing them to a large database of real-application UI designs can help them quickly build up a realistic understanding of the design space for a software feature and get design inspirations from existing applications. However, existing keyword-based, image-similarity-based, and component-matching-based methods cannot reliably find relevant high-fidelity UI designs in a large database alike to the UI wireframe that the developers sketch, in face of the great variations in UI designs. In this article, we propose a deep-learning-based UI design search engine to fill in the gap. The key innovation of our search engine is to train a wireframe image autoencoder using a large database of real-application UI designs, without the need for labeling relevant UI designs. We implement our approach for Android UI design search, and conduct extensive experiments with artificially created relevant UI designs and human evaluation of UI design search results. Our experiments confirm the superior performance of our search engine over existing image-similarity or component-matching-based methods and demonstrate the usefulness of our search engine in real-world UI design tasks.
机译：UI设计是软件开发的一个组成部分。对于没有多少UI设计经验的开发人员，将它们暴露在大型实际应用程序UI设计中，可以帮助他们快速积累对软件功能的设计空间的逼真理解，并从现有应用程序获取设计灵感。然而，基于关键字的基于的基于图像相似性和基于组件匹配的方法不能可靠地找到与开发人员草图的UI线框相似的相关高保真UI设计，面对巨大变化UI设计。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的UI设计搜索引擎，以填补间隙。搜索引擎的关键创新是使用大型实际应用UI设计的大型数据库训练线框映像AutoEncoder，而无需标记相关的UI设计。我们为Android UI设计搜索实施了我们的方法，并通过人工创建的相关UI设计进行了广泛的实验和UI设计搜索结果的人为评估。我们的实验证实了我们在现有的图像相似性或基于组件匹配的方法上的搜索引擎的卓越性能，并展示了我们在真实的UI设计任务中搜索引擎的有用性。

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