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: 処理完了
• 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。

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