多模态价格预测
计算机视觉与模式识别
2021-04-05 v4 机器学习
摘要
价格预测是与预测任务相关的示例之一，是一个基于数据科学的项目。价格预测分析数据并预测新产品的成本。本研究的目标是基于手机规格实现一种预测手机价格的方案。为此，提出了五种深度学习模型来预测手机的价格区间，包括一种单模态方法和四种多模态方法。多模态方法基于手机的图像与非图像特征预测价格，这些特征对其估值有重要影响。此外，为评估所提方法的效率，从 GSMArena 收集了一个手机数据集。实验结果显示 88.3% 的 F1 分数，证实了多模态学习比最先进（SOTA）技术能实现更准确的预测。
引用
@article{arxiv.2007.05056,
title = {Multimodal price prediction},
author = {Aidin Zehtab-Salmasi and Ali-Reza Feizi-Derakhshi and Narjes Nikzad-Khasmakhi and Meysam Asgari-Chenaghlu and Saeideh Nabipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05056},
year = {2021}
}
备注
This is a preprint of an article published in "Annals of Data Science". The final authenticated version is available online at: https://link.springer.com/article/10.1007/s40745-021-00326-z