論文の概要: Nutrition5k: Towards Automatic Nutritional Understanding of Generic Food

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03375v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 22:59:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 04:57:40.653167
• Title: Nutrition5k: Towards Automatic Nutritional Understanding of Generic Food
• Title（参考訳）: nutrition5k:ジェネリック食品の自動栄養理解に向けて
• Authors: Quin Thames, Arjun Karpur, Wade Norris, Fangting Xia, Liviu Panait, Tobias Weyand, Jack Sim
• Abstract要約: 本研究では,映像ストリーム,奥行き画像,成分重み,高精細な栄養コンテンツアノテーションを備えた,5kの多様な実世界の食品料理のデータセットである nutrition5kを紹介する。 本稿では, 複雑で現実的な料理のカロリーおよびマクロ栄養価を, プロの栄養士を上回る精度で予測できるコンピュータビジョンアルゴリズムを訓練することにより, このデータセットの可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.597152169571057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the nutritional content of food from visual data is a challenging computer vision problem, with the potential to have a positive and widespread impact on public health. Studies in this area are limited to existing datasets in the field that lack sufficient diversity or labels required for training models with nutritional understanding capability. We introduce Nutrition5k, a novel dataset of 5k diverse, real world food dishes with corresponding video streams, depth images, component weights, and high accuracy nutritional content annotation. We demonstrate the potential of this dataset by training a computer vision algorithm capable of predicting the caloric and macronutrient values of a complex, real world dish at an accuracy that outperforms professional nutritionists. Further we present a baseline for incorporating depth sensor data to improve nutrition predictions. We will publicly release Nutrition5k in the hope that it will accelerate innovation in the space of nutritional understanding.
• Abstract（参考訳）: 視覚データから食品の栄養分を理解することはコンピュータビジョンの問題であり、公衆衛生にポジティブで広範な影響を与える可能性がある。 この領域の研究は、栄養学的理解能力を持つモデルの訓練に必要な十分な多様性やラベルが欠けている分野の既存のデータセットに限られている。 本研究では,映像ストリーム,奥行き画像,成分重み,高精細な栄養コンテンツアノテーションを備えた,5kの多様な実世界の食品料理のデータセットである nutrition5kを紹介する。 本稿では, 複雑で現実的な料理のカロリーおよびマクロ栄養価を, プロの栄養士を上回る精度で予測できるコンピュータビジョンアルゴリズムを訓練することにより, このデータセットの可能性を実証する。 さらに,栄養予測を改善するため,深度センサデータを組み込んだベースラインを提案する。 栄養理解の領域でイノベーションを加速することを願って、Nutrition5kを公にリリースします。

関連論文リスト

• NUTRIVISION: A System for Automatic Diet Management in Smart Healthcare [0.0]
  NutriVisionは、スマートヘルスケアとコンピュータビジョンと機械学習を組み合わせて、栄養と食事管理の課題に対処する。 本稿では,食品の特定,量推定,包括的栄養情報の提供が可能な新しいシステムを提案する。 NutriVisionはスマートフォンベースの画像キャプチャーを通じて、マクロ栄養素の分解、カロリー数、微小栄養素の詳細などのインスタント栄養データを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:10:25Z)
• NutritionVerse-Direct: Exploring Deep Neural Networks for Multitask Nutrition Prediction from Food Images [63.314702537010355]
  自己申告法はしばしば不正確であり、重大な偏見に悩まされる。 近年、食品画像から栄養情報を予測するためにコンピュータビジョン予測システムを用いた研究が進められている。 本稿では,様々なニューラルネットワークアーキテクチャを活用することにより,食事摂取量推定の有効性を高めることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:56:55Z)
• 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)
• 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)
• NutritionVerse-3D: A 3D Food Model Dataset for Nutritional Intake Estimation [65.47310907481042]
  高齢者の4人に1人は栄養不良です。 機械学習とコンピュータビジョンは、食品の自動栄養トラッキング方法の約束を示す。 NutritionVerse-3Dは、105個の3D食品モデルの大規模な高解像度データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:27:30Z)
• 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)
• Towards Building a Food Knowledge Graph for Internet of Food [66.57235827087092]
  食品分類から食品分類、食品知識グラフまで、食品知識組織の進化を概観する。 食品知識グラフは、食品検索と質問回答(QA)、パーソナライズされた食事レコメンデーション、食品分析、可視化において重要な役割を果たす。 食品知識グラフの今後の方向性は、マルチモーダル食品知識グラフや食品インテリジェンスなど、いくつかの分野をカバーする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T06:26:53Z)
• An Artificial Intelligence-Based System to Assess Nutrient Intake for Hospitalised Patients [4.048427587958764]
  入院患者の栄養摂取の定期的なモニタリングは、疾患関連栄養失調のリスクを低減する上で重要な役割を担っている。 本稿では,栄養摂取量を正確に推定する人工知能(AI)に基づく新しいシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T15:28:51Z)

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。