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【24h】

招待講演深層特徴量を用いた間取り画像をクエリとする類似不動産検索

机译:邀请的谈话使用深层缓解一个类似的房地产搜索

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摘要

我々は,間取りをクエリとした新しい不動産物件検索の枠組みを提案している.これまでのシステム中で は,間取りをグラフとして表現し,グラフ類似度を用いて検索を行っていたが,間取り画像からグラフ構造を抽出す る部分はクラウドワーカーによる人手で行っていたため,手間やコストが問題になっていた.本論文では間取りタイ プの認識と特定の機能を持った部屋の有無の認識という2つのタスクを同時学習することで検索に適した深層特徴量 を抽出することに成功した.22140枚の間取り図を用いた実験では,precison@5で15.7 %の精度を実現した.
机译:我们提出了一个新的房地产物业搜索框架,可以查询房间。在以前的系统中,将楼层平面作为图表表达并使用图相似搜索,但是用云工人执行提取图形结构的部分,所以它是一个问题和成本。在本文中,认识到,通过同时学习任务,认识到通过同时学习任务,识别具有特定功能2的特定功能2的房间的存在或不存在,它成功地提取了适合的深层特征量用于搜索。在使用22140交叉口的实验中,Precion @ 5在Precion @ 5中实现了15.7%的准确性。

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