MASC数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用,屏幕分类,机器学习,计算机视觉,用户体验,数据集
数据概述：
MASC数据集是用于开发机器学习模型以检测和分类屏幕类型的基石。该数据集由超过7,000个独特的移动应用屏幕组成，涵盖多种应用和活动类型，支持强大的ML模型开发，并可作为基准用于评估新模型。数据集中的屏幕均来自真实的Android应用，通过Rico平台收集，代表现实世界的设计，有助于模型的泛化能力。
数据用途概述：
MASC数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. UI分类与识别：用于开发和优化移动应用屏幕分类模型，提升模型的准确性和鲁棒性。
2. UI captioning与语义标签：支持为应用界面生成描述性标签，帮助设计更用户友好的界面。
3. 智能教程与设计搜索：通过分析屏幕模式，开发智能教程和增强设计搜索功能，提升用户体验。
4. 无障碍设计：识别常见屏幕模式，为残障用户提供更好的无障碍功能支持。
5. 学术研究与基准测试：为学术界和工业界提供基准数据集，推动移动应用屏幕分析领域的研究与发展。
通过MASC数据集，研究人员和开发者能够深入理解移动应用屏幕类型，探索更多创新应用场景。
