論文の概要: Deep Learning based Food Instance Segmentation using Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07191v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 08:36:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-17 00:37:53.569149
• Title: Deep Learning based Food Instance Segmentation using Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データを用いた深層学習に基づく食品インスタンスセグメンテーション
• Authors: D. Park, J. Lee, J. Lee and K. Lee
• Abstract要約: 本稿では,合成データを用いた実世界の食品のセグメンテーション手法を提案する。 医療ロボットシステム上で食品セグメンテーションを行うために,オープンソースの3DグラフィックスソフトウェアであるBlenderを用いて合成データを生成する。 その結果、実世界のデータセットでは、52.2%のマスクAP@allでトレーニングされていない食品インスタンスをセグメント化するために、合成データのみをトレーニングしたモデルが利用可能になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the process of intelligently segmenting foods in images using deep neural networks for diet management, data collection and labeling for network training are very important but labor-intensive tasks. In order to solve the difficulties of data collection and annotations, this paper proposes a food segmentation method applicable to real-world through synthetic data. To perform food segmentation on healthcare robot systems, such as meal assistance robot arm, we generate synthetic data using the open-source 3D graphics software Blender placing multiple objects on meal plate and train Mask R-CNN for instance segmentation. Also, we build a data collection system and verify our segmentation model on real-world food data. As a result, on our real-world dataset, the model trained only synthetic data is available to segment food instances that are not trained with 52.2% mask AP@all, and improve performance by +6.4%p after fine-tuning comparing to the model trained from scratch. In addition, we also confirm the possibility and performance improvement on the public dataset for fair analysis. Our code and pre-trained weights are avaliable online at: https://github.com/gist-ailab/Food-Instance-Segmentation
• Abstract（参考訳）: ダイエット管理にディープニューラルネットワークを用いた画像内の食品をインテリジェントに分割するプロセスでは、ネットワークトレーニングのためのデータ収集とラベル付けが非常に重要であるが、労働集約的なタスクである。 本稿では,データ収集とアノテーションの難しさを解決するため,合成データを用いて実世界に適用可能な食品セグメント化手法を提案する。 食事支援ロボットアームなどの医療ロボットシステム上で食品のセグメンテーションを行うために,複数オブジェクトを食事プレートに配置するオープンソース3dグラフィックスソフトウェアブレンダと,例えばセグメンテーション用のトレインマスクr-cnnを用いて合成データを生成する。 また,データ収集システムを構築し,実世界の食品データに基づくセグメンテーションモデルを検証する。 その結果、実世界のデータセットでは、52.2%のマスクAP@allでトレーニングされていない食品インスタンスをセグメント化するために、合成データのみをトレーニングしたモデルが利用可能となり、スクラッチからトレーニングしたモデルと比較して、微調整後のパフォーマンスが+6.4%向上した。 さらに、フェア分析のための公開データセットの可能性と性能の改善も確認する。 私たちのコードと事前トレーニングされたウェイトは、オンラインのhttps://github.com/gist-ailab/Food-Instance-Segmentationで有効です。

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