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SSIG：用于楼层平面图相似度的视觉引导的图编辑距离
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
LayoutGMN是一种深度模型，利用图形匹配网络预测2D布局结构相似性和布局元素之间的结构匹配。检索实验表明，LayoutGMN相对于其他基线更符合人类对结构布局相似性的判断。该模型在楼层平面图和UI设计方面应用广泛。
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关键要点
- LayoutGMN是一种深度模型，利用图形匹配网络预测2D布局结构相似性。
- 该模型学习布局度量，并使用基于注意力的GMN进行神经图匹配。
- 在大规模数据集上进行的检索实验表明，LayoutGMN的结果更符合人类对结构布局相似性的判断。
- LayoutGMN在楼层平面图和UI设计方面应用广泛。
- LayoutGMN是第一个能够提供结构布局相似性度量和布局元素之间结构匹配的深度模型。
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