論文の概要: What Image Features Boost Housing Market Predictions?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07148v1
- Date: Thu, 15 Jul 2021 06:32:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-16 14:08:13.574928
- Title: What Image Features Boost Housing Market Predictions?
- Title（参考訳）: 住宅市場の予測を後押しする画像は?
- Authors: Zona Kostic and Aleksandar Jevremovic
- Abstract要約: 本稿では,予測アルゴリズムにおける効率的な数値包摂のための視覚特徴抽出手法を提案する。
本稿では,シャノンのエントロピー,重心計算,画像分割,畳み込みニューラルネットワークなどの手法について論じる。
ここで選択された40の画像特徴のセットは、かなりの量の予測能力を持ち、最も強力なメタデータ予測器よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.32205133298254
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The attractiveness of a property is one of the most interesting, yet
challenging, categories to model. Image characteristics are used to describe
certain attributes, and to examine the influence of visual factors on the price
or timeframe of the listing. In this paper, we propose a set of techniques for
the extraction of visual features for efficient numerical inclusion in
modern-day predictive algorithms. We discuss techniques such as Shannon's
entropy, calculating the center of gravity, employing image segmentation, and
using Convolutional Neural Networks. After comparing these techniques as
applied to a set of property-related images (indoor, outdoor, and satellite),
we conclude the following: (i) the entropy is the most efficient single-digit
visual measure for housing price prediction; (ii) image segmentation is the
most important visual feature for the prediction of housing lifespan; and (iii)
deep image features can be used to quantify interior characteristics and
contribute to captivation modeling. The set of 40 image features selected here
carries a significant amount of predictive power and outperforms some of the
strongest metadata predictors. Without any need to replace a human expert in a
real-estate appraisal process, we conclude that the techniques presented in
this paper can efficiently describe visible characteristics, thus introducing
perceived attractiveness as a quantitative measure into the predictive modeling
of housing.
- Abstract（参考訳）: プロパティの魅力は、モデルにとって最も興味深い、しかし挑戦的なカテゴリの1つです。
画像の特徴は、特定の属性を記述し、視覚的要因がリストの価格や時間枠に与える影響を調べるために用いられる。
本稿では,現在の予測アルゴリズムにおいて,効率的な数値包含のための視覚的特徴抽出手法を提案する。
本稿では,シャノンのエントロピー,重心計算,画像分割,畳み込みニューラルネットワークなどの技術について議論する。
i) エントロピーは住宅価格予測の最も効率的な1桁の視覚的指標であり, (ii) イメージセグメンテーションは住宅寿命予測の最も重要な視覚的特徴であり, (iii) 奥行き画像特徴は内部特性の定量化とキャプティベーションモデリングへの貢献に利用できる。
ここで選択された40の画像特徴のセットは、かなりの量の予測能力を持ち、最も強力なメタデータ予測器を上回っている。
本論文では,実環境評価プロセスにおいて,人間専門家を置き換えることなく,可視的特性を効率的に表現し,住宅の予測モデリングに定量的な尺度として知覚的魅力を導入することができると結論づける。
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