論文の概要: Saliency-Aware Class-Agnostic Food Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06882v1
• Date: Sat, 13 Feb 2021 08:05:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 10:14:17.148372
• Title: Saliency-Aware Class-Agnostic Food Image Segmentation
• Title（参考訳）: Saliency-Aware Class Agnostic Food Image Segmentation
• Authors: Sri Kalyan Yarlagadda, Daniel Mas Montserrat, David Guerra, Carol J. Boushey, Deborah A. Kerr, Fengqing Zhu
• Abstract要約: クラス別食品画像分割法を提案する。 画像の前後の情報を利用すれば、目立たないオブジェクトを見つけることで、食べ物のイメージをセグメンテーションすることができる。 本手法は,食餌研究から収集した食品画像を用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.664526852464812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in image-based dietary assessment methods have allowed nutrition professionals and researchers to improve the accuracy of dietary assessment, where images of food consumed are captured using smartphones or wearable devices. These images are then analyzed using computer vision methods to estimate energy and nutrition content of the foods. Food image segmentation, which determines the regions in an image where foods are located, plays an important role in this process. Current methods are data dependent, thus cannot generalize well for different food types. To address this problem, we propose a class-agnostic food image segmentation method. Our method uses a pair of eating scene images, one before start eating and one after eating is completed. Using information from both the before and after eating images, we can segment food images by finding the salient missing objects without any prior information about the food class. We model a paradigm of top down saliency which guides the attention of the human visual system (HVS) based on a task to find the salient missing objects in a pair of images. Our method is validated on food images collected from a dietary study which showed promising results.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく食事アセスメント手法の進歩により、栄養専門家や研究者は、スマートフォンやウェアラブルデバイスで消費される食品の画像を取得する食事アセスメントの精度を向上させることができた。 これらの画像はコンピュータビジョンを用いて分析され、食品のエネルギーと栄養分を推定する。 食品が位置する画像の領域を決定する食品画像分割は、このプロセスにおいて重要な役割を果たします。 現在のメソッドはデータに依存しており、異なる種類の食品ではうまく一般化できない。 そこで本研究では,クラス別食品画像分割手法を提案する。 本手法では,食事開始前と食事後とで,一対の食事シーン画像を使用する。 画像の前と後の両方からの情報を使用して、食品のクラスに関する事前の情報なしで、過度の欠落したオブジェクトを見つけることで、食品イメージをセグメント化できます。 そこで我々は,人間の視覚システム(HVS)の注目を導くトップダウンサリエンシー(topdown saliency)のパラダイムを,一対の画像中のサリエント欠落オブジェクトを見つけるタスクに基づいてモデル化する。 本手法は,食餌研究から得られた食品画像から検証し,有望な結果を得た。

関連論文リスト

• Shape-Preserving Generation of Food Images for Automatic Dietary Assessment [1.602820210496921]
  条件付き食品画像生成のための簡単なGANベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 生成された画像中の食品や容器の形状は、参照入力画像の形状とよく似ている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T20:18:51Z)
• How Much You Ate? Food Portion Estimation on Spoons [63.611551981684244]
  現在の画像に基づく食品部分推定アルゴリズムは、ユーザが食事の画像を1、2回取ることを前提としている。 本稿では,静止型ユーザ向けカメラを用いて,機器上の食品の追跡を行う革新的なソリューションを提案する。 本システムは,スープやシチューなどの液状固形不均一混合物の栄養含量の推定に信頼性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T00:16:02Z)
• NutritionVerse-Real: An Open Access Manually Collected 2D Food Scene Dataset for Dietary Intake Estimation [68.49526750115429]
  食事摂取推定のための2D食品シーンデータセットであるNutritionVerse-Realを導入する。 NutritionVerse-Realデータセットは、実生活における食品シーンのイメージを手作業で収集し、各成分の重量を測定し、各料理の食生活内容を計算することによって作成されました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T11:05:20Z)
• Personalized Food Image Classification: Benchmark Datasets and New Baseline [8.019925729254178]
  本稿では、自己教師付き学習と時間的特徴情報を活用することにより、個人化された食品画像分類のための新しい枠組みを提案する。 提案手法は両方のベンチマークデータセットで評価され,既存手法と比較して性能が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T20:11:07Z)
• NutritionVerse: Empirical Study of Various Dietary Intake Estimation Approaches [59.38343165508926]
  食事の正確な摂取推定は、健康的な食事を支援するための政策やプログラムを伝える上で重要である。 最近の研究は、コンピュータービジョンと機械学習を使用して、食物画像から食事摂取を自動的に推定することに焦点を当てている。 我々は,84,984個の合成2D食品画像と関連する食事情報を用いた最初の大規模データセットであるNutritionVerse-Synthを紹介した。 また、リアルなイメージデータセットであるNutritionVerse-Realを収集し、リアル性を評価するために、251の料理の889のイメージを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T13:29:41Z)
• Self-Supervised Visual Representation Learning on Food Images [6.602838826255494]
  既存の深層学習手法は、食品画像の人間のアノテーションに基づいて、下流タスクの視覚的表現を学習する。 実生活のほとんどの食品画像はラベルなしで取得され、データアノテーションには多くの時間と人的労力が必要です。 本稿では,食品画像における自己指導型学習手法の実装と分析に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T02:31:51Z)
• Towards the Creation of a Nutrition and Food Group Based Image Database [58.429385707376554]
  栄養・食品群に基づく画像データベースを構築するための枠組みを提案する。 米国農務省食品栄養データベース(FNDDS)における食品群に基づく食品コードリンクプロトコルを設計する。 提案手法は16,114個の食品データセットを含む栄養・食品群に基づく画像データベースを構築するために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T02:41:44Z)
• A Large-Scale Benchmark for Food Image Segmentation [62.28029856051079]
  我々は9,490枚の画像を含む新しい食品画像データセットFoodSeg103(およびその拡張FoodSeg154)を構築します。 これらの画像に154種類の成分を付加し,各画像は平均6つの成分ラベルと画素単位のマスクを有する。 ReLeMと呼ばれるマルチモダリティプリトレーニングアプローチを提案し、豊富なセマンティックな食品知識を持つセグメンテーションモデルを明確に装備します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T03:00:07Z)
• An End-to-End Food Image Analysis System [8.622335099019214]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T05:36:20Z)
• MyFood: A Food Segmentation and Classification System to Aid Nutritional Monitoring [1.5469452301122173]
  食料モニタリングの欠如は、人口の体重増加に大きく寄与している。 食品画像を認識するためにコンピュータビジョンでいくつかのソリューションが提案されているが、栄養モニタリングに特化しているものはほとんどない。 本研究は, ユーザの食事と栄養摂取の自動モニタリングを支援するために, 画像に提示された食品を分類・分別するインテリジェントシステムの開発について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T17:40:05Z)
• Cross-Modal Food Retrieval: Learning a Joint Embedding of Food Images and Recipes with Semantic Consistency and Attention Mechanism [70.85894675131624]
  画像とレシピを共通の特徴空間に埋め込み、対応する画像とレシピの埋め込みが互いに近接するように学習する。 本稿では,2つのモダリティの埋め込みを正規化するためのセマンティック・一貫性とアテンション・ベース・ネットワーク(SCAN)を提案する。 食品画像や調理レシピの最先端のクロスモーダル検索戦略を,かなりの差で達成できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T07:41:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。