Sketch2FullStack：利用深度学习与计算机视觉从草图生成全栈网站与应用的骨架代码
计算机视觉与模式识别
2022-11-29 v1 人工智能
神经与进化计算
软件工程
摘要
对于全栈网页或应用开发，需要软件公司或更具体地一支经验丰富开发者团队投入大量时间与资源进行网站设计，再将其转换为代码。因此，当将 UI 线框与数据库模式转换为实际工作系统时，开发团队的效率显著降低。若客户或开发者能自动化这一将预制全栈网站设计转换为部分乃至完全可运行代码的过程，将节省宝贵资源并加快整体工作流。本文提出一种利用深度学习与计算机视觉方法从草图图像生成骨架代码的新方法。训练数据集为低 fidelity 线框、数据库模式及类图的一手草图图像。该方法包含三部分：首先，从自定义 UI 线框中检测与提取前端或 UI 元素；其次，从模式设计创建独立数据库表；最后，从类图创建类文件。
引用
@article{arxiv.2211.14607,
title = {Sketch2FullStack: Generating Skeleton Code of Full Stack Website and Application from Sketch using Deep Learning and Computer Vision},
author = {Somoy Subandhu Barua and Imam Mohammad Zulkarnain and Abhishek Roy and Md. Golam Rabiul Alam and Md Zia Uddin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14607},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 10 figures, preprint