Quality Classification and Evaluation of Bicycles Based on Images Using Deep Learning Approaches

Abstract

As the number of online and second-hand dealers increases, a reliable way to evaluate the quality of these bicycles and their prices has gained importance. In this work, we concentrate on the evaluation of bicycles based on pictures of their current condition using CNNs and semantic segmentation. The experimental results show that using semantic segmentation, separating bicycles into different parts and categories before the evaluation is helpful. The assessment using this approach is workable.

Mit zunehmender Zahl von Online- und Gebrauchthändlern hat eine zuverlässige Bewertung der Qualität dieser Fahrräder und ihrer Preise an Bedeutung gewonnen. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf die Bewertung von Fahrrädern anhand von Bildern ihres aktuellen Zustands mittels CNNs und semantischer Segmentierung. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die semantische Segmentierung hilfreich ist, Fahrräder vor der Auswertung in verschiedene Teile und Kategorien zu unterteilen. Die Bewertung mit diesem Ansatz ist praktikabel.