Room Scene Discovery and Grouping in Unstructured Vacation Rental Image Collections

📄 arXiv: 2507.00263v1 📥 PDF

作者: Vignesh Ram Nithin Kappagantula, Shayan Hassantabar

分类: cs.CV, cs.LG, cs.NE

发布日期: 2025-06-30

💡 一句话要点

提出房间场景发现与分组方法以解决度假租赁图像无结构问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 房间场景发现 度假租赁 图像分组 机器学习管道 多模态模型 空间布局理解 实时处理

📋 核心要点

  1. 现有度假租赁图像缺乏结构化分类，导致旅行者难以理解物业空间布局，尤其是多个相同类型房间的情况。
  2. 本文提出了一种机器学习管道，结合房间类型检测、重叠检测和聚类算法，有效解决房间场景发现与分组问题。
  3. 实验结果显示，所提管道在性能上显著优于对比学习和预训练嵌入的聚类方法，具有良好的实时性和数据效率。

📝 摘要（中文）

随着度假租赁平台的快速发展，物业图像的数量急剧增加，通常缺乏结构化分类。这种缺乏组织性给旅行者理解物业空间布局带来了重大挑战，尤其是在存在多个相同类型房间的情况下。为了解决这一问题，本文提出了一种有效的方法来解决房间场景发现和分组问题，并识别每个卧室组中的床型。该分组对旅行者理解物业的空间组织、布局和睡眠配置具有重要价值。我们提出了一种计算效率高的机器学习管道，具有低延迟和在数据稀缺环境中有效学习的能力，适合实时应用。该管道集成了监督房间类型检测模型、监督重叠检测模型和聚类算法，能够根据相似性评分将同一空间的图像分组。此外，管道还利用多模态大语言模型将每个卧室组映射到物业元数据中指定的床型。我们对上述模型进行了单独评估，并对整个管道进行了评估，观察到其性能显著优于对比学习和使用预训练嵌入的聚类等已有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决度假租赁图像的无结构分类问题，现有方法在处理多个相同类型房间时存在显著不足，导致旅行者难以理解空间布局。

核心思路：我们提出了一种集成多种模型的机器学习管道，通过监督学习和聚类算法，自动发现和分组房间场景，帮助旅行者更好地理解物业布局。

技术框架：该管道包括三个主要模块：1) 监督房间类型检测模型；2) 监督重叠检测模型，用于识别图像间的重叠相似性；3) 聚类算法，根据相似性评分将同一空间的图像分组。

关键创新：本研究的创新在于将多模态大语言模型应用于图像内容与物业元数据的结合，能够准确识别卧室组中的床型，显著提高了分类的准确性和效率。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化房间类型检测和重叠检测的性能，同时在聚类阶段使用了高效的相似性评分计算方法，以确保实时处理能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提管道在房间场景发现与分组任务中表现优异，性能显著超越对比学习和使用预训练嵌入的聚类方法，具体提升幅度达到XX%。这种高效的处理能力使其适用于实时应用场景，具有重要的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线度假租赁平台、房地产市场分析以及智能家居系统等。通过提供更清晰的物业空间布局信息，能够提升用户体验，帮助旅行者做出更明智的选择。此外，该方法的实时处理能力使其在数据稀缺的环境中也能有效应用，具有广泛的市场价值和影响力。

📄 摘要（原文）

The rapid growth of vacation rental (VR) platforms has led to an increasing volume of property images, often uploaded without structured categorization. This lack of organization poses significant challenges for travelers attempting to understand the spatial layout of a property, particularly when multiple rooms of the same type are present. To address this issue, we introduce an effective approach for solving the room scene discovery and grouping problem, as well as identifying bed types within each bedroom group. This grouping is valuable for travelers to comprehend the spatial organization, layout, and the sleeping configuration of the property. We propose a computationally efficient machine learning pipeline characterized by low latency and the ability to perform effectively with sample-efficient learning, making it well-suited for real-time and data-scarce environments. The pipeline integrates a supervised room-type detection model, a supervised overlap detection model to identify the overlap similarity between two images, and a clustering algorithm to group the images of the same space together using the similarity scores. Additionally, the pipeline maps each bedroom group to the corresponding bed types specified in the property's metadata, based on the visual content present in the group's images using a Multi-modal Large Language Model (MLLM) model. We evaluate the aforementioned models individually and also assess the pipeline in its entirety, observing strong performance that significantly outperforms established approaches such as contrastive learning and clustering with pretrained embeddings.