基于深度学习的房产价值视觉评估

摘要：

由于全球化趋势,房产投资不再局限于某个地区,越来越多的人开始进行海外房产投资,但由于出行问题以及对当地市场的不熟悉,造成了对房产价值的认知偏差.为了克服以上缺点,提出了一个多实例深度排序与回归(MDRR)网络,用于对房屋进行可视化评估,其目的是从房屋的照片和文字描述(如卧室数量)来预测房屋的价值.该网络使用弱监督数据进行训练,不需要密集的人工标注.同时还设计了一组人类启发式方法,通过对解决方案空间施加限制来提升深层特征,通过实验表明,提出的方法能够较为准确的评估房产价值.

关键词：深度学习、回归、房产评估、多实例学习

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技局计划项目;东莞职业技术学院政校行企合作开展科研与服务项目

在线出版日期：2021-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：36-39,43