ashnkumar/sketch-code

何を解決するか

手書きのウェブワイヤーフレームを動作するHTMLコードに変換し、視覚的なモックアップをマークアップに変換することで、フロントエンド開発プロセスの一部を自動化します。

動作方法

このプロジェクトは、画像キャプション生成アーキテクチャに基づくディープラーニングアーキテクチャを使用しています。CNNエンコーダーで画像を処理し、LSTMデコーダーでHTMLを生成します。これは、画像のキャプションのように扱われます。1,700枚の合成画像データセットで訓練されています。

対象ユーザー

初期のディープラーニング技術を使用して、モックアップからコードへの自動変換を試したい開発者やデザイナー向けです。

特徴

• HTML生成を画像キャプション問題として扱うため、CNN-LSTMアーキテクチャを使用しています。
• 画像からHTMLへのバッチ処理をサポートしています。
• モデルをゼロから訓練するか、事前学習済み重みを微調整するためのスクリプトが含まれています。
• プレディクションの正確性を測定するために、BLEUスコアを使用する評価ツールを提供しています。