一种面向UI手稿识别的数据集制作方法

UI手稿识别是图像目标检测技术在软件工程领域的重要应用。由于UI手稿图像与自然图像有着较大的差异,而且主要依靠人工绘制,所以制作用于深度学习模型训练的UI手稿数据集往往比较困难,耗费大量人力。针对此问题,通过对UI手稿数据集的制作流程进行优化改进,提出了一种UI手稿数据集快速制作方法UIsketcher。在UIsketcher方法中,用户只需要完成一些基础UI组件的绘制,不需要任何框选标注,即可自动生成用于深度学习模型训练的数据集。与传统方法进行对比实验,结果表明:用户只需要绘制相对于传统方法25%的组件数量,即可得到相似的训练效果;若绘制传统方法75%的组件数量,训练效果将更好,可达到比传统方法更高的准确率。