外観画像による戸建住宅の建物構造自動分類

抄録

建物には木造や鉄骨造など様々な構造があり，特性が異なっている．しかし，それらの建物構造を目視により分類することは容易ではない．本研究では，事前に訓練済みの深層学習による汎用的な画像認識モデルを利用して，外観画像から建物構造を自動的に分類する．自動化により，大量の建物データに対して建物構造の情報を付与することが可能となる．対象として，不動産情報サービスに登録された戸建て賃貸住宅を取り上げ，学習済みモデル（VGG-16，VGG-19）のファインチューニングにより，分類モデルを構築した．その際に，分類に使用するニューラルネットワークの層数が多い場合，学習に時間がかかるという問題があった．少ない層数で学習済みモデルに近い分類性能が得られれば，学習に要する時間を削減できる．そこで，層数を減らした独自CNNを用いて，学習済みモデル同様の正解率に近づけるための条件を探索した．