RE-Tagger：一种轻量级房地产图像分类器
计算机视觉与模式识别
2023-06-06 v1 机器学习
摘要
房地产图像标注是节省人工标注工作量并提升用户体验的重要应用场景之一。本文提出了一种端到端流水线（称为RE-Tagger）用于房地产图像分类问题。我们提出一种使用定制InceptionV3架构的两阶段迁移学习方法，将图像分类为不同类别（即卧室、浴室、厨房、阳台、大厅及其他）。最后，我们将该应用作为REST API发布，托管于运行在2核、2 GB RAM机器上的Web应用中。演示视频可在此处获取。
引用
@article{arxiv.2207.05696,
title = {RE-Tagger: A light-weight Real-Estate Image Classifier},
author = {Prateek Chhikara and Anil Goyal and Chirag Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.05696},
year = {2023}
}
备注
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (DEMO TRACK)