AI 蓝皮书：利用视觉特征预测车辆价格
计算机视觉与模式识别
2018-10-19 v2
摘要
在这项工作中，我们构建了一系列机器学习模型，以在给定产品图像的情况下预测其价格，并可视化导致较高或较低价格预测的特征。为此，我们收集了两个新颖的产品图像及其 MSRP 价格的数据集：自行车数据集和汽车数据集。我们使用基于方向梯度直方图 (HOG) 和卷积神经网络 (CNN) 特征的线性回归设定了价格回归的基线，并使用多类 SVM 设定了价格区间分类的基线。对于我们的主要模型，我们使用迁移学习和我们自己的架构训练了多个深度 CNN，用于回归和分类。我们在两个数据集上均取得了强劲结果，深度 CNN 在多种指标上显著优于其他模型。最后，我们使用几种近期开发的方法来可视化导致较高或较低价格的图像特征。
引用
@article{arxiv.1803.11227,
title = {AI Blue Book: Vehicle Price Prediction using Visual Features},
author = {Richard R. Yang and Steven Chen and Edward Chou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.11227},
year = {2018}
}