吉林大学学报(工学版) ›› 2021, Vol. 51 ›› Issue (3): 1026-1033.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200058

• 计算机科学与技术 • 上一篇    

基于YOLOv3改进的用户界面组件检测算法

刘元宁1,2(),吴迪1,2,朱晓冬1,2(),张齐贤1,3,李双双1,2,郭书君1,2,王超1,3   

  1. 1.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012
    2.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012
    3.吉林大学 软件学院，长春 130012
  • 收稿日期:2020-01-23 出版日期:2021-05-01 发布日期:2021-05-07
  • 通讯作者: 朱晓冬 E-mail:lyn@jlu.edu.cn;zhuxd@jlu.edu.cn
  • 作者简介:刘元宁（1962-），男，教授，博士生导师. 研究方向：模式识别，机器学习.E-mail:lyn@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省产业创新专项项目(2019C053-2);国家自然科学基金项目(61471181)

User interface components detection algorithm based on improved YOLOv3

Yuan-ning LIU1,2(),Di WU1,2,Xiao-dong ZHU1,2(),Qi-xian ZHANG1,3,Shuang-shuang LI1,2,Shu-jun GUO1,2,Chao WANG1,3   

  1. 1.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering，Ministry of Education，Jilin University，Changchun 130012，China
    2.College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun 130012，China
    3.College of Software，Jilin University，Changchun 130012，China
  • Received:2020-01-23 Online:2021-05-01 Published:2021-05-07
  • Contact: Xiao-dong ZHU E-mail:lyn@jlu.edu.cn;zhuxd@jlu.edu.cn

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402

摘要：

针对传统方法识别用户界面（UI）组件时，无法进行组件分类的问题，本文提出了基于经典目标检测算法YOLOv3改进的算法用于UI组件检测任务，包括识别和分类。特征提取网络采用DenseNet紧密连接结构使提取到的特征能够充分使用；在特征提取网络中加入通道注意力机制和空间注意力机制，使用加权的特征代替原来的特征用于后面的特征融合；构造4个维度的特征金字塔网络完成组件检测任务；使用Focalloss作为分类损失函数。在收集的真实UI数据集上进行实验，实验结果表明：在检测精度上，本文方法的召回率达到了91.97%，平均精度mAP达到了48.21%，相比传统检测方法，本文方法具有更好的性能。

关键词: 计算机应用, 组件检测, 注意力机制, 焦损失函数

Abstract:

When the traditional detection methods are used to identify User Interface （UI） components， there is no way to categorize these components. To solve this problem in order to provide guidance for designers to reconstruct complex UI screenshot examples， this paper proposes an improved method based on improved YOLOv3 for UI components detection. First， the feature extraction network uses tightly connected network （DenseNet） to make full use of the extracted features. Second， channel attention mechanism and spatial attention mechanism are added to the dense layers and transition layers of the feature extraction network， the weighted feature is used to replace the original feature for the later feature fusion. Third， the feature pyramid network is constructed to complete the components detection task in four dimensions. Finally， the focalloss is used as the classification loss function. The data set consists of a large number of real Android application interface screenshots and XML files. The experimental results on the collected data set show that the recall rate of the method is 91.97% and the mAP is 48.21%， which has better performance than the traditional detection methods.

Key words: computer application, components detection, attention mechanism, Focalloss

中图分类号: 

  • TP391.4

图1

通道注意力机制结构"

图2

空间注意力机制结构"

图3

DenseBlock连接方式"

图4

三个DenseBlock的DenseNet结构"

图5

特征提取网络结构"

表1

14类UI组件的表述信息及样例"

组件类别描述样例
ImageView用来在界面上显示图片。
TextView用来在界面上显示文本，是一些组件的父类，如：Button, EditText。
ImageButton以图片形式显示的按钮，可以添加点击事件。
CheckBox复选框可以选择多个项目的按钮。
EditText用来显示文本，文本内容是可编辑的。
RadioButton单选按钮Button的一种，只能选择一项。
Button可以显示文本，并且可以添加点击事件。
ProgressBar用于向用户显示某耗时操作的完成进度。
CompoundButton选中、未选中状态。
SeekBar允许用户拖动滑块改变相应值。
Switch通过点击改变开关状态。
RatingBar通常用于向用户显示等级。
ToggleButton状态开关按钮由Switch派生出来的。
Spinner供用户选择的列表框。

图6

UI截图及其XML文件中TextView组件信息"

表2

分类结果混淆矩阵"

标签为正标签为负
预测为正TPFP
预测为负FNTN

图7

交并比计算方法"

表3

Focalloss中的参数设置"

αγPrecisionRecallmAP
0.2510.25980.66950.3776
0.5010.28870.69340.4147
0.7510.29570.70230.4289
0.2520.25840.64590.3755
0.5020.27700.76080.4251
0.7520.32080.71870.4480
0.2530.25540.67150.3754
0.5030.27010.69260.4226
0.7530.28790.71440.4484
0.7540.28300.72900.4344
0.7550.27720.72510.4273

表4

不同UI组件检测方法的检测结果"

检测方法输入尺寸PrecisionRecallmAP
REMAUI(OCR+CV)原始大小0.10550.1359-
YOLOv2(合成UI数据集)416×4160.31250.7083-
YOLOv2(真实UI数据集)416×4160.22130.57730.4157
YOLOv3416×4160.17040.60310.4231
本文方法416×4160.23150.91970.4821

图8

检测效果"

图9

检测错误的情况"

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