不動産物件画像分類におけるラベルノイズの影響

抄録

不動産業界では，不動産物件画像分類のように物件画像を活用した研究が取り組まれているが，近年ラベルの品質の問題が指摘されている．物件画像にはキッチンやトイレなどの画像に対応するラベルが一対一で存在するが，誤ったラベルの付与や，複数のラベルを付与すべき画像の存在，画像が曖昧であり適切なラベルが存在しない，といったラベルノイズの問題がある．そこで本研究では物件画像においてラベルノイズを3種類仮定し，不動産物件画像分類におけるラベルノイズの影響を調査する． LIFULL HOME'Sデータセットに対して，物件画像の分類モデルの学習に使用する訓練データを複数のアノテータによって3種類のラベルノイズに分類し，訓練データにおけるラベルノイズの有無による物件画像の分類モデルの精度比較実験を行う．実験結果として，誤ったラベルをもつデータを除去した場合に最も精度が向上し，複数ラベルを付与すべきデータを除去した場合精度が低下することを確認している．