論文の概要: An End-to-End Food Image Analysis System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00645v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 05:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:30:53.692655
• Title: An End-to-End Food Image Analysis System
• Title（参考訳）: エンドツーエンド食品画像解析システム
• Authors: Jiangpeng He, Runyu Mao, Zeman Shao, Janine L. Wright, Deborah A. Kerr, Carol J. Boushey and Fengqing Zhu
• Abstract要約: 食品の局所化, 分類, 部分サイズ推定を統合した画像に基づく食品分析フレームワークを提案する。 提案するフレームワークはエンドツーエンドであり,複数の食品を含む任意の食品画像として入力することができる。 本研究の枠組みは,栄養摂食調査から収集した実生活食品画像データセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.622335099019214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern deep learning techniques have enabled advances in image-based dietary assessment such as food recognition and food portion size estimation. Valuable information on the types of foods and the amount consumed are crucial for prevention of many chronic diseases. However, existing methods for automated image-based food analysis are neither end-to-end nor are capable of processing multiple tasks (e.g., recognition and portion estimation) together, making it difficult to apply to real life applications. In this paper, we propose an image-based food analysis framework that integrates food localization, classification and portion size estimation. Our proposed framework is end-to-end, i.e., the input can be an arbitrary food image containing multiple food items and our system can localize each single food item with its corresponding predicted food type and portion size. We also improve the single food portion estimation by consolidating localization results with a food energy distribution map obtained by conditional GAN to generate a four-channel RGB-Distribution image. Our end-to-end framework is evaluated on a real life food image dataset collected from a nutrition feeding study.
• Abstract（参考訳）: 現代の深層学習技術は、食品認識や食品部分サイズ推定などの画像に基づく食事評価の進歩を可能にしている。 食品の種類や消費量に関する貴重な情報は、多くの慢性疾患の予防に不可欠である。 しかし、既存の画像に基づく食品分析の方法はエンドツーエンドでも、複数のタスク(認識や部分推定など)を一緒に処理することができず、現実のアプリケーションに適用することは困難である。 本稿では,食品の局所化,分類,部分サイズ推定を融合した画像ベース食品分析フレームワークを提案する。 提案手法はエンド・ツー・エンド,すなわち複数の食品を含む任意の食品画像であり,本システムでは各食品を対応する食品の種類と部分サイズでローカライズすることができる。 また、条件付きGANで得られた食品エネルギー分布マップを局在化して4チャンネルRGB分布画像を生成することにより、単一食品部分推定を改善します。 栄養摂食調査から収集した実生活食品画像データセットを用いて、エンドツーエンドの枠組みを評価した。

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