Классификация изображений интерьеров и фасадов недвижимости

Что умеет эта модель

Эта модель предназначена для автоматической классификации изображений помещений и фасадов зданий. Она способна различать семь различных категорий:

• ванная комната

• спальня

• столовая

• фасад дома

• кухня

• гостиная

• фасад квартиры в Сан-Паулу

Модель использует архитектуру ViTForImageClassification, что делает её эффективной для задач классификации изображений.

Как обучена модель

Модель была автоматически создана с помощью инструмента HuggingPics. Она базируется на предварительно обученной модели google/vit-base-patch16-224-in21k, которая затем была дообучена на наборе данных, содержащем изображения различных помещений и фасадов недвижимости.

Основные параметры конфигурации модели:

• Разрешение изображения: 224x224 пикселя

• Количество каналов изображения: 3 (RGB)

• Тип задачи: одноклассовая классификация

• Архитектура: ViTForImageClassification

• Точность (Accuracy): 0.8958 в процессе валидации

Применение

Эта модель может быть использована в различных сценариях, связанных с недвижимостью, например:

• Автоматическая каталогизация объявлений о продаже недвижимости.

• Помощь риелторам в быстром поиске объектов по типу помещения.

• Анализ рынка недвижимости по категориям объектов.

Примеры изображений

Ссылки

andupets/real-estate-image-classification