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文档简介

局关系，从多种布局结果中筛选出目标布局结出的目标布局结果更加靠近用户对户型布局的2将所述图像特征和每个所述初始家具序列输入到预设的自回归模获取自定义的家具属性信息，并将所述自定义的家具属性信息更将过滤得到的评分值对应的布局结果作为目标将过滤得到的评分值对应的布局结果作为目标3布局单元，用于根据每个所述目标家具序列和所述图像特征，输器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任一项所述的户型布局的自动生成方法6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所456括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExperts7GroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPicture[0064]需要说明的是，本申请实施例所提供的户型布局的自动生成方法一般由服务器/储了户型图像所在的数据数据库中进行查询得到；可以是用户通过无线网络/蓝牙/4G/5G[0073]对户型图像的图像特征提取可以采用方向梯度直方图(HistogramofOriented×64的特征图经过五个残差模块处理得到2×24×64的特征图，再进一步经过全局平均池8Transformer(转换模型)，Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer架构有两个输入序列，分别是编码器(encoder)的输入序列和解码器9家具可以通过概率计算来确定该目标家具序列的布局结果的可靠性，计算公式为p(vsea;9)=T1p(ulv<n;0),其中，p为是整个目标家具序列的概率使得得到的户型的布局结果更加贴近用户的需求，同时也提高了户型布局设计的交互性。[0091]继续参考图4，图4是本申请实施例提供的户型图像经过自回归处理的流程示意中包括的家具属性信息在实际场景中是二维向量，在本申请实施例中预测序列是一维向步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－ProgrammableGate[0138]所述存储器81至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)，安全数字(Secure于所述计算机设备8的操作系统和各类应用软件，例如户型布局的自动生成方法的程序代[0139]所述处理器82在一些实施例中可以是中央处理器(CentralProcessingUnit，所述计算机设备8与其他电子设备之间建立出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质

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