链家60平方门店装修,链家60平方门店装修效果图
1、链家60平方门店装修
链家60平方米门店装修方案
一、总体设计理念
现代简约风格，营造温馨舒适的空间
突出品牌形象，强化品牌认知度
功能分区明确，提升客户体验
二、空间布局
接待区：入口处设置接待前台，提供咨询和接待服务
洽谈区：设置多个洽谈室，提供私密性和舒适性
展示区：展示房源资料、模型和样板间
办公区：设置员工办公桌、打印机等办公设备
培训室：用于员工培训和会议
三、装修材料
墙面：乳胶漆、壁纸或木饰面，营造温馨舒适的氛围
地面：复合木地板或瓷砖，美观易清洁
天花板：石膏板吊顶，增加空间感
隔断：玻璃隔断或半透明隔断，既保证私密性又营造通透感
四、色彩搭配
主色调：米白色、浅灰色或蓝色，营造温馨平和的氛围
点缀色：橙色、绿色或黄色，增加活力和个性
五、陈设家具
前台：简洁大方的接待台，上面放置品牌logo和宣传册
洽谈室：舒适的沙发和茶几，营造轻松友好的氛围
展示区：房源模型和样板间展示柜，展示房源信息
办公区：实用的办公桌椅和储物柜，提高办公效率
六、灯光设计
自然光：尽可能利用自然光，营造明亮通透的空间
人工光：LED灯或暖黄色灯光，营造温馨舒适的氛围
重点照明：在展示区和洽谈区设置重点照明，突出重点
七、软装配饰
窗帘：半透明或遮光窗帘，调节自然光线
绿植：适当摆放绿植，增添生机和活力
挂画：选择具有品牌特色的挂画或艺术品，提升空间品位
八、品牌展示
品牌logo：显眼位置摆放品牌logo，加强品牌认知度
宣传册：提供公司简介、房源资料等宣传册，方便客户获取信息
标语：醒目的标语，传达品牌理念和价值观
通过以上方案，可以打造出一个现代简约、温馨舒适的链家60平方米门店，既能满足客户的需求，又能提升品牌形象。
2、链家60平方门店装修效果图
3、链家60平方门店装修多少钱
4、链家60平方门店装修图
import base64
import io
from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import skimage.io as io
import os.path
annType = 'bbox' 指定标注类型，这里为边界框
train2017的json文件和val2017的json文件路径
if annType == 'segm':
annFile = '/home/li/Documents/COCO/annotations/instances_train2017.json'
valFile = '/home/li/Documents/COCO/annotations/instances_val2017.json'
else:
annFile = '/home/li/Documents/COCO/annotations/instances_train2017.json'
valFile = '/home/li/Documents/COCO/annotations/instances_val2017.json'
coco数据中图片的目录
imgDir = '/home/li/Documents/COCO/train2017'
载入训练集数据的json文件
coco = COCO(annFile)
得到训练集的图片id列表
ids = coco.getImgIds()
载入训练集的图片
imgs = coco.loadImgs(ids[0:10])
载入训练集中的人脸标注数据
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=ids[0], iscrowd=None)
anns = coco.loadAnns(annIds)
显示图片和标注框
plt.figure()
plt.axis('off')
img = io.imread(os.path.join(imgDir, imgs[0]['file_name']))
plt.imshow(img)
plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((anns[0]['bbox'][0], anns[0]['bbox'][1]), anns[0]['bbox'][2],
anns[0]['bbox'][3], fill=False, edgecolor='r', linewidth=2, alpha=0.5))
plt.show()
载入验证集数据的json文件
coco_val = COCO(valFile)
得到验证集的图片id列表
valIds = coco_val.getImgIds()
载入验证集中的人脸标注数据
valIds = coco_val.getAnnIds(imgIds=valIds[0], iscrowd=None)
valAnns = coco_val.loadAnns(valIds)
使用预训练模型预测验证集图片
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
对验证集中每张图片进行预测
for valId in valIds:
得到验证集中图片的信息
valImg = coco_val.loadImgs(valId)[0]
得到验证集中图片对应的标注信息
valAnns = coco_val.loadAnns(coco_val.getAnnIds(imgIds=valId, iscrowd=None))
将验证集中图片转换成tensor
valImg = cv2.imread(os.path.join(imgDir, valImg['file_name']))
valImg = cv2.cvtColor(valImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
valTensor = torch.from_numpy(valImg).to(device)
对验证集中图片进行预测
with torch.no_grad():
prediction = model([valTensor])
转换预测结果的格式
prediction = prediction[0]
prediction = prediction.resize((valImg.shape[1], valImg.shape[0]))
将预测结果的边界框和置信度转换成numpy数组
pred_boxes = prediction.pred_boxes.detach().cpu().numpy()
pred_scores = prediction.scores.detach().cpu().numpy()
将预测结果的边界框和置信度筛选出大于阈值的
keep = np.where(pred_scores > 0.5)[0]
pred_boxes = pred_boxes[keep]
pred_scores = pred_scores[keep]
显示预测结果
plt.figure()
plt.axis('off')
plt.imshow(valImg)
for pred_box in pred_boxes:
plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((pred_box[0], pred_box[1]), pred_box[2] pred_box[0],
pred_box[3] pred_box[1],
fill=False, edgecolor='r', linewidth=2, alpha=0.5))
plt.show()
计算验证集的精度
coco_evaluator = COCOeval(coco_val, valAnns, annType)
coco_evaluator.params.imgIds = valIds
coco_evaluator.evaluate()
coco_evaluator.summarize()
