CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS IMOBILIÁRIAS BASEADA EM REDE NEURAL CONVOLUCIONAL EFFICIENTNETV2M

Imagens são capazes de descrever um ambiente e atrair mais atenção em um anúncio de imóveis. Através das imagens as pessoas podem reconhecer diversos atributos de um imóvel, como o tipo de piso, móveis, cor de paredes e até mesmo a vizinhança. Tem se tornado cada vez mais comum a migração do setor imobiliário para o meio digital e com isso a aplicação de inteligência computacional no setor vem crescendo. O presente trabalho visa a implementação do algoritmo de rede neural convolucional EfficientNetV2M para classificação de imagens imobiliárias em seis classes: banheiro, cozinha, fachada, quarto, quintal e sala de estar. Os resultados mostraram resultado de acurácia superiores e resultados de perdas menores a outros modelos de estado-da-arte de redes neurais convolucionais.