基于深度学习的酒店浴室图像自动精准分类
计算机视觉与模式识别
2023-06-14 v1 机器学习
摘要
酒店浴室是客户满意度最重要且投诉最多的地方之一。为分享体验，客人会对酒店评分、评论并分享其正面或负面评级的图像。客人分享的房间图像中很大一部分与浴室有关。客人倾向于在评论中用图像来证明他们对浴室的满意或不满意。这些正面或负面的评论与图像可能会影响潜在客人。在本研究中，设计了两种不同版本的深度学习算法，通过分析图像将酒店浴室分类为满意（好）或不满意（坏，当存在脏污、缺失、故障等任何缺陷时）。通过一系列广泛的实验研究确定了两种模型中表现最优者。使用专为本研究创建的包含超过 1.1 万张浴室图像的数据集，对 5 组超参数集的 144 种组合分别训练了模型。该“HotelBath”数据集也随本研究向社区公开。考虑了四种不同的图像尺寸：两个方向上均为 128、256、512 和 1024 像素。使用多个指标衡量了模型的分类性能。两种算法即使在许多超参数组合下也表现出极具吸引力的性能。它们能以非常高的准确率对浴室图像进行分类。其中最优算法达到了 92.4% 的准确率和 0.967 的 AUC（曲线下面积）分数。此外，其他指标也证明了其成功……
引用
@article{arxiv.2306.07727,
title = {Automatic and Accurate Classification of Hotel Bathrooms from Images with Deep Learning},
author = {Hakan Temiz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.07727},
year = {2023}
}