前端智能化漫谈 (4) - pix2code结果编辑距离分析

简介: # 前端智能化漫谈 (4) - pix2code结果编辑距离分析 ## Levenshtein距离分析 从实用的角度,我们先采用莱文斯坦距离,也就是编辑距离来分析一下pix2code的结果。因为Levenshtein距离是从DSL角度来看,需要人工修改时的最小编辑次数,所以从这个角度来分析是有其意义的。 我们分别用greedy和beam 3两种方法对于datasets/andro

前端智能化漫谈 (4) - pix2code结果编辑距离分析

Levenshtein距离分析

从实用的角度,我们先采用莱文斯坦距离,也就是编辑距离来分析一下pix2code的结果。因为Levenshtein距离是从DSL角度来看,需要人工修改时的最小编辑次数,所以从这个角度来分析是有其意义的。

我们分别用greedy和beam 3两种方法对于datasets/android/eval_set下面的png都生成一遍gui,分别存放于../android_greedy和../android_beam3目录。
可以用这样的命令:

python3 ./generate.py ../bin pix2code ../datasets/android/eval_set/ ../android_greedy/ greedy
python3 ./generate.py ../bin pix2code ../datasets/android/eval_set/ ../android_beam3/ 3

然后我们就可以写一个pix2code_levenshtein函数来比较它们之间的差别,记得安装python_levenshtein库:

def pix2code_levenshtein(path1, path2):
    count = 0
    score = 0
    average_score = 0
    for f in os.listdir(path2):
        if f.find(".gui") != -1:
            f1 = os.path.join(path1,f)
            f2 = os.path.join(path2,f)
            print(f)
            if os.path.exists(f1) and os.path.exists(f2):
                print(f1)
                txt1 = open(f1).read()
                txt1 = txt1.replace(" ","")
                print(txt1)
                print(f2)
                txt2 = open(f2).read()
                txt2 = txt2.replace(" ","")
                print(txt2)
                this_score = Levenshtein.distance(txt1,txt2)
                print('This score:',this_score)
                print(Levenshtein.ratio(txt1,txt2))
                count = count + 1
                score = score + this_score
                average_score = score / count
                print('Current score:',average_score)

样例分析

我们随机挑选10个文件分析一下

greedy和beam 3都能100%正确识别

例子:
3F47F1AF-CFCA-483E-8845-0889EBBC48BC.png

完全正确的例子就不分析了。
以greedy获取的结果为例:

stack{
row{
switch
}
row{
switch
}
row{
radio
}
row{
label,slider,label
}
}
footer{
btn-home,btn-dashboard,btn-home
}

greedy和beam 3同样识别错误

10个样例中有4例是这样的情况。

102D9F19-4FAB-4144-9996-589C22991D61

102D9F19-4FAB-4144-9996-589C22991D61.png

标准答案如下:

../datasets/android/eval_set/102D9F19-4FAB-4144-9996-589C22991D61.gui
stack{
row{
switch
}
row{
label,btn
}
row{
switch,switch
}
}
footer{
btn-search,btn-dashboard,btn-notifications
}

不管是greedy还是beam 3,都错了两处,将footer中间的btn-dashboard和右边的btn-notifications给识别成了btn-home。

../android_greedy/102D9F19-4FAB-4144-9996-589C22991D61.gui
stack{
row{
switch
}
row{
label,btn
}
row{
switch,switch
}
}
footer{
btn-search,btn-home,btn-home
}

48CCC704-865B-48FC-B64C-C9DA057E5F61

这个case两种算法都只错了一处,与上例第二处错误一样,将btn-notifications给识别成了btn-home。

48CCC704-865B-48FC-B64C-C9DA057E5F61.png

stack{
row{
switch
}
row{
label,btn,btn
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-notifications
}

../android_greedy/48CCC704-865B-48FC-B64C-C9DA057E5F61.gui
stack{
row{
switch
}
row{
label,btn,btn
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-home
}

54BC253F-DA31-4904-BC18-233CC0083E2F

54BC253F-DA31-4904-BC18-233CC0083E2F.png

这个比较复杂,不管greedy还是beam 3下都不能正确认别。标准答案如下:

stack{
row{
radio
}
row{
label,btn
}
row{
radio
}
row{
check
}
row{
label,slider,label
}
row{
switch
}
row{
check
}
row{
label,btn
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-home,btn-dashboard
}

不管是在greedy识别中还是beam 3识别中,第三行和第四行的check和radio识别反了。
第6行和第7行没识别出来,在第8行后多识别出一行。
另外,footer上的三个都识别错了。

stack{
row{
radio
}
row{
label,btn
}
row{
check
}
row{
radio
}
row{
label,slider,label
}
row{
label,btn
}
row{
radio
}
}
footer{
btn-home,btn-dashboard,btn-notifications
}

CCF7369F-FCE4-4801-8936-E251EE90038C

CCF7369F-FCE4-4801-8936-E251EE90038C.png

这个case也相对简单,标准答案如下:

stack{
row{
switch
}
row{
switch
}
row{
check
}
row{
switch
}
}
footer{
btn-notifications,btn-home,btn-home
}

greedy和beam 3都是两处错误,一处是switch识别成了radio;另一处是footer上最左边的的btn-notifications被识别成了btn-home。

stack{
row{
switch
}
row{
switch
}
row{
radio
}
row{
switch
}
}
footer{
btn-home,btn-home,btn-home
}

greedy模式与beam 3模式下表现不同的

DBC890B4-0490-4A9B-88F6-8625F518F269

DBC890B4-0490-4A9B-88F6-8625F518F269.png

这个case中,greedy错了6处,beam 3错了4处。
标准答案如下:

stack{
row{
switch
}
row{
radio
}
row{
label,slider,label
}
row{
switch
}
row{
switch
}
}
footer{
btn-home,btn-dashboard,btn-dashboard
}

greedy下对第三行的识别基本失败。
第四行和第五行的switch,greedy下只识别成一个radio。
另外,footer上错了两个。

stack{
row{
switch
}
row{
radio
}
row{
switch,switch,btn,btn
}
row{
radio
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-notifications,btn-dashboard
}

beam 3搜索对于第三行的支持很好。第4行第5行的switch还是没识别出来。
最后,footer的错误与greedy时一样。

stack{
row{
switch
}
row{
radio
}
row{
label,slider,label
}
row{
radio
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-notifications,btn-dashboard
}

68F022A8-0C01-4684-A9B2-27E586C2D918

68F022A8-0C01-4684-A9B2-27E586C2D918.png

标准答案如下:

stack{
row{
switch
}
row{
check
}
row{
label,slider,label
}
row{
check
}
}
footer{
btn-search,btn-search,btn-notifications
}

在greedy模式下,check被识别成了radio

stack{
row{
switch
}
row{
check
}
row{
label,slider,label
}
row{
radio
}
}
footer{
btn-search,btn-search,btn-notifications
}

而在beam 3模式下,有3处识别错误,第2行没识别出来,另外footer上错了两个:

stack{
row{
switch
}
row{


}
row{
label,slider,label
}
row{
radio
}
}
footer{
btn-notifications,btn-search,btn-notifications
}

7C656D6E-0402-4D53-9450-CC948F07A8D4

7C656D6E-0402-4D53-9450-CC948F07A8D4.png

stack{
row{
switch
}
row{
switch
}
row{
btn,btn,switch,switch
}
row{
label,btn
}
row{
label,slider,label
}
row{
switch
}
row{
label,btn,btn,btn
}
row{
switch,btn,btn
}
}
footer{
btn-home,btn-search,btn-search,btn-search
}

到这么复杂的情况下,不管是greedy和beam 3都乱了套,各有十几处错误。
greedy的情况:

stack{
row{
switch
}
row{
switch
}
row{
btn,switch,switch
}
row{
label,btn,btn,btn
}
row{
switch
}
row{
label,slider,label
}
row{
label,btn
}
row{
switch
}
row{
label,btn
}
}
footer{
btn-home,btn-search,btn-search,btn-search
}

beam 3的情况:

stack{
row{
switch
}
row{
switch
}
row{
btn,switch,}
row{
label,btn,btn,btn
}
row{
label,slider,label
}
row{
switch
}
row{
label,btn
}
row{
label,slider,btn,btn
}
}
footer{
btn-search,btn-search,btn-search,btn-home
}

8B5AF397-CBD8-4B2C-B8A6-3E9D036B4F2F

8B5AF397-CBD8-4B2C-B8A6-3E9D036B4F2F.png
我们再来看一个复杂点的例子,标准答案如下:

stack{
row{
btn,switch,btn
}
row{
switch
}
row{
btn,btn,btn,btn
}
row{
label,slider,label
}
row{
radio
}
row{
check
}
row{
check
}
}
footer{
btn-notifications,btn-home,btn-notifications,btn-notifications
}

greedy算法在第一行识别就把中间的switch识别成了btn。

stack{
row{
btn,btn,btn
}
row{
switch
}
row{
label,slider,label
}
row{
check
}
row{
label,slider,label
}
row{
btn
}
row{
radio
}
}
footer{
btn-home,btn-home,btn-home,btn-home
}

beam 3的表现要好一些,但是在row中识别出了row,,,,是个败笔:

stack{
row{
btn,btn,btn
}
row{
switch
}
row{


row,,,,


row{
label,slider,label
}
row{
check
}
row{
check
}
}
footer{
btn-search,btn-notifications,btn-home,btn-home
}

beam 3可正确识别而greedy不能正确识别的case

9DB2E273-687B-4C00-952C-354C1AE1BF99

9DB2E273-687B-4C00-952C-354C1AE1BF99.png

greedy对于同一行较多控件情况下的识别能力不如beam 3,在第1行第4个控件识别上出了问题,标准答案如下:

stack{
row{
btn,switch,switch,btn
}
row{
check
}
row{
switch
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-home
}

greedy时最后一个btn识别成了switch

stack{
row{
btn,switch,switch,switch
}
row{
check
}
row{
switch
}
}
footer{
btn-dashboard,btn-home
}

样例总结

10张图片识别结果汇总

这10个case中,greedy模式下的平均Levenshtein距离32.1,beam 3模式下为28.

250张Android测试集,greedy平均编辑距离为27.9,beam 3模式下32.

目录
相关文章
|
5天前
|
人工智能 移动开发 前端开发
WeaveFox:蚂蚁集团推出 AI 前端智能研发平台,能够根据设计图直接生成源代码,支持多种客户端和技术栈
蚂蚁团队推出的AI前端研发平台WeaveFox,能够根据设计图直接生成前端源代码,支持多种应用类型和技术栈,提升开发效率和质量。本文将详细介绍WeaveFox的功能、技术原理及应用场景。
247 66
WeaveFox:蚂蚁集团推出 AI 前端智能研发平台,能够根据设计图直接生成源代码,支持多种客户端和技术栈
|
1月前
|
设计模式 前端开发 JavaScript
揭秘!前端大牛们如何巧妙利用JavaScript,打造智能交互体验!
【10月更文挑战第30天】前端开发领域充满了无限可能与创意,JavaScript作为核心语言,凭借强大的功能和灵活性,成为打造智能交互体验的重要工具。本文介绍前端大牛如何利用JavaScript实现平滑滚动、复杂动画、实时数据更新和智能表单验证等效果,展示了JavaScript的多样性和强大能力。
54 4
|
1月前
|
自然语言处理 前端开发 搜索推荐
前端界的黑科技:掌握这些技术,让你的网站秒变智能助手!
【10月更文挑战第30天】随着前端技术的发展,网站正逐渐变成智能助手。本文探讨了四大关键技术:自然语言处理(NLP)使网站理解用户输入;机器学习实现个性化推荐;Web Notifications API发送重要提醒;Web Speech API实现语音交互。通过这些技术,网站不仅能更好地理解用户,还能提供更智能、个性化的服务,提升用户体验。
48 3
|
1月前
|
JavaScript 前端开发 开发者
前端框架对比:Vue.js与Angular的优劣分析与选择建议
【10月更文挑战第27天】在前端开发领域,Vue.js和Angular是两个备受瞩目的框架。本文对比了两者的优劣,Vue.js以轻量级和易上手著称,适合快速开发小型到中型项目;Angular则由Google支持,功能全面,适合大型企业级应用。选择时需考虑项目需求、团队熟悉度和长期维护等因素。
51 1
|
1月前
|
JavaScript 前端开发 API
前端框架对比:Vue.js与Angular的优劣分析与选择建议
【10月更文挑战第26天】前端技术的飞速发展让开发者在构建用户界面时有了更多选择。本文对比了Vue.js和Angular两大框架,介绍了它们的特点和优劣,并给出了在实际项目中如何选择的建议。Vue.js轻量级、易上手,适合小型项目;Angular结构化、功能强大,适合大型项目。
41 1
|
2月前
|
JavaScript 前端开发 算法
前端优化之超大数组更新:深入分析Vue/React/Svelte的更新渲染策略
本文对比了 Vue、React 和 Svelte 在数组渲染方面的实现方式和优缺点,探讨了它们与直接操作 DOM 的差异及 Web Components 的实现方式。Vue 通过响应式系统自动管理数据变化,React 利用虚拟 DOM 和 `diffing` 算法优化更新,Svelte 通过编译时优化提升性能。文章还介绍了数组更新的优化策略,如使用 `key`、分片渲染、虚拟滚动等,帮助开发者在处理大型数组时提升性能。总结指出,选择合适的框架应根据项目复杂度和性能需求来决定。
|
2月前
|
前端开发 JavaScript Java
导出excel的两个方式:前端vue+XLSX 导出excel,vue+后端POI 导出excel,并进行分析、比较
这篇文章介绍了使用前端Vue框架结合XLSX库和后端结合Apache POI库导出Excel文件的两种方法,并对比分析了它们的优缺点。
823 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 JavaScript
ADR智能监测系统源码,系统采用Java开发,基于SpringBoot框架,前端使用Vue,可自动预警药品不良反应
ADR药品不良反应监测系统是一款智能化工具,用于监测和分析药品不良反应。该系统通过收集和分析病历、处方及实验室数据,快速识别潜在不良反应,提升用药安全性。系统采用Java开发,基于SpringBoot框架,前端使用Vue,具备数据采集、清洗、分析等功能模块,并能生成监测报告辅助医务人员决策。通过集成多种数据源并运用机器学习算法,系统可自动预警药品不良反应,有效减少药害事故,保障公众健康。
ADR智能监测系统源码,系统采用Java开发,基于SpringBoot框架,前端使用Vue,可自动预警药品不良反应
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 前端开发
实战揭秘:如何借助TensorFlow.js的强大力量,轻松将高效能的机器学习模型无缝集成到Web浏览器中,从而打造智能化的前端应用并优化用户体验
【8月更文挑战第31天】将机器学习模型集成到Web应用中,可让用户在浏览器内体验智能化功能。TensorFlow.js作为在客户端浏览器中运行的库,提供了强大支持。本文通过问答形式详细介绍如何使用TensorFlow.js将机器学习模型带入Web浏览器,并通过具体示例代码展示最佳实践。首先,需在HTML文件中引入TensorFlow.js库;接着,可通过加载预训练模型如MobileNet实现图像分类;然后,编写代码处理图像识别并显示结果;此外,还介绍了如何训练自定义模型及优化模型性能的方法,包括模型量化、剪枝和压缩等。
69 1
|
4月前
|
前端开发 大数据 数据库
🔥大数据洪流下的决战:JSF 表格组件如何做到毫秒级响应?揭秘背后的性能魔法!💪
【8月更文挑战第31天】在 Web 应用中,表格组件常用于展示和操作数据,但在大数据量下性能会成瓶颈。本文介绍在 JavaServer Faces(JSF)中优化表格组件的方法,包括数据处理、分页及懒加载等技术。通过后端分页或懒加载按需加载数据,减少不必要的数据加载和优化数据库查询,并利用缓存机制减少数据库访问次数,从而提高表格组件的响应速度和整体性能。掌握这些最佳实践对开发高性能 JSF 应用至关重要。
76 0