論文の概要: Visual Aware Hierarchy Based Food Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03368v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 20:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:56:04.404158
• Title: Visual Aware Hierarchy Based Food Recognition
• Title（参考訳）: 視覚認識階層に基づく食品認識
• Authors: Runyu Mao, Jiangpeng He, Zeman Shao, Sri Kalyan Yarlagadda, Fengqing Zhu
• Abstract要約: 本稿では,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)をバックボーンアーキテクチャとして用いた2段階の食品認識システムを提案する。 食品ローカライゼーションのステップは、食品領域を識別するFaster R-CNN法の実装に基づいている。 食品分類工程では、視覚的に類似した食品カテゴリーを自動的にまとめて階層構造を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.194167945992938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Food recognition is one of the most important components in image-based dietary assessment. However, due to the different complexity level of food images and inter-class similarity of food categories, it is challenging for an image-based food recognition system to achieve high accuracy for a variety of publicly available datasets. In this work, we propose a new two-step food recognition system that includes food localization and hierarchical food classification using Convolutional Neural Networks (CNNs) as the backbone architecture. The food localization step is based on an implementation of the Faster R-CNN method to identify food regions. In the food classification step, visually similar food categories can be clustered together automatically to generate a hierarchical structure that represents the semantic visual relations among food categories, then a multi-task CNN model is proposed to perform the classification task based on the visual aware hierarchical structure. Since the size and quality of dataset is a key component of data driven methods, we introduce a new food image dataset, VIPER-FoodNet (VFN) dataset, consists of 82 food categories with 15k images based on the most commonly consumed foods in the United States. A semi-automatic crowdsourcing tool is used to provide the ground-truth information for this dataset including food object bounding boxes and food object labels. Experimental results demonstrate that our system can significantly improve both classification and recognition performance on 4 publicly available datasets and the new VFN dataset.
• Abstract（参考訳）: 食品認識は、画像に基づく食事評価において最も重要な要素の1つである。 しかし,食品画像の複雑さや食品カテゴリのクラス間類似性が異なっており,画像ベースの食品認識システムでは,利用可能なさまざまなデータセットに対して高い精度を実現することが困難である。 本研究では、コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)をバックボーンアーキテクチャとして用いた、食品のローカライゼーションと階層的な食品分類を含む2段階の食品認識システムを提案する。 食品ローカライゼーションのステップは、食品領域を識別するFaster R-CNN法の実装に基づいている。 食品分類ステップでは、視覚的に類似した食品カテゴリを自動的にクラスタ化して、食品カテゴリ間の意味的視覚関係を表す階層構造を生成し、視覚認識階層構造に基づいて分類タスクを実行するマルチタスクcnnモデルを提案する。 データセットのサイズと品質は、データ駆動方式の重要な要素であるため、米国で最も一般的に消費される食品に基づいて、82の食品カテゴリと15kの画像からなる、新しい食品画像データセットVIPER-FoodNet(VFN)データセットを導入する。 半自動クラウドソーシングツールを使用して、食品オブジェクト境界ボックスや食品オブジェクトラベルを含む、このデータセットの地平情報を提供する。 実験結果から,本システムは4つの公開データセットと新しいVFNデータセットの分類と認識性能を大幅に向上させることができることがわかった。

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