FArMARe:一种基于用户兴趣、具有家具感知多任务能力的公寓推荐方法
计算机视觉与模式识别
2023-09-07 v1 多媒体
摘要
如今,许多人经常需要寻找新的住宿选项。寻找合适的公寓是一个耗时的过程,尤其是因为通常必须实地看房以核实网上广告的真实性。虽然通过元宇宙看房可缓解此过程,但基于Web的推荐平台并不适用于该任务。为弥补这一不足,本文定义了一种称为文本到公寓推荐的新问题,要求根据表达用户兴趣的文本查询对公寓进行相关性排序。为解决该问题,我们提出FArMARe,一种支持以家具感知为目标进行跨模态对比训练的多任务方法。由于与室内场景相关的公开数据集不含家具的详细描述,我们收集并标注了一个包含6000多套公寓的数据集。使用三种不同方法和两种原始特征提取流程的详尽实验表明了FArMARe在处理该问题上的有效性。
引用
@article{arxiv.2309.03100,
title = {FArMARe: a Furniture-Aware Multi-task methodology for Recommending Apartments based on the user interests},
author = {Ali Abdari and Alex Falcon and Giuseppe Serra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.03100},
year = {2023}
}
备注
accepted for presentation at the ICCV2023 CV4Metaverse workshop