論文の概要: Vision-Based Food Analysis for Automatic Dietary Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02947v1
- Date: Fri, 6 Aug 2021 05:46:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-09 14:32:58.919138
- Title: Vision-Based Food Analysis for Automatic Dietary Assessment
- Title(参考訳): 自動食事評価のための視覚に基づく食品分析
- Authors: Wei Wang, Weiqing Min, Tianhao Li, Xiaoxiao Dong, Haisheng Li and
Shuqiang Jiang
- Abstract要約: 本総説では, 食品画像分析, 容積推定, 栄養素抽出の3段階からなる, 統合型ビジョンベース食事評価(VBDA)の枠組みを概説する。
深層学習により、VBDAは徐々にエンドツーエンドの実装へと移行し、単一のネットワークに食品画像を適用して栄養を直接見積もる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.32348549508578
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background: Maintaining a healthy diet is vital to avoid health-related
issues, e.g., undernutrition, obesity and many non-communicable diseases. An
indispensable part of the health diet is dietary assessment. Traditional manual
recording methods are burdensome and contain substantial biases and errors.
Recent advances in Artificial Intelligence, especially computer vision
technologies, have made it possible to develop automatic dietary assessment
solutions, which are more convenient, less time-consuming and even more
accurate to monitor daily food intake.
Scope and approach: This review presents one unified Vision-Based Dietary
Assessment (VBDA) framework, which generally consists of three stages: food
image analysis, volume estimation and nutrient derivation. Vision-based food
analysis methods, including food recognition, detection and segmentation, are
systematically summarized, and methods of volume estimation and nutrient
derivation are also given. The prosperity of deep learning makes VBDA gradually
move to an end-to-end implementation, which applies food images to a single
network to directly estimate the nutrition. The recently proposed end-to-end
methods are also discussed. We further analyze existing dietary assessment
datasets, indicating that one large-scale benchmark is urgently needed, and
finally highlight key challenges and future trends for VBDA.
Key findings and conclusions: After thorough exploration, we find that
multi-task end-to-end deep learning approaches are one important trend of VBDA.
Despite considerable research progress, many challenges remain for VBDA due to
the meal complexity. We also provide the latest ideas for future development of
VBDA, e.g., fine-grained food analysis and accurate volume estimation. This
survey aims to encourage researchers to propose more practical solutions for
VBDA.
- Abstract(参考訳): 背景:健康な食事を維持することは、栄養不足、肥満、多くの非感染性疾患などの健康問題を避けるために不可欠である。
健康食の欠かせない部分は食事アセスメントである。
従来の手動記録手法は重荷であり、かなりのバイアスと誤りを含んでいる。
近年の人工知能、特にコンピュータビジョン技術の進歩により、食事の自動評価ソリューションの開発が可能になった。
スコープとアプローチ:本稿では,食品画像解析,容積推定,栄養素導出の3段階からなる,統一視覚に基づく食事アセスメント(vbda)フレームワークについて紹介する。
食品の認識,検出,セグメンテーションなど,視覚に基づく食品分析手法を体系的に要約し,容積推定法や栄養素の導出法も与えている。
深層学習の繁栄により、VBDAは徐々にエンドツーエンドの実装へと移行し、単一のネットワークに食品画像を適用して栄養を直接見積もる。
最近提案されたエンドツーエンドの手法についても論じている。
既存の食事アセスメントデータセットをさらに分析し,1つの大規模ベンチマークが緊急に必要であることを示すとともに,最終的にvbdaの重要な課題と今後のトレンドを浮き彫りにする。
重要な発見と結論: 徹底的な調査の結果、マルチタスクのエンドツーエンドのディープラーニングアプローチがVBDAの重要なトレンドであることがわかった。
研究の進展にもかかわらず、食事の複雑さのためにvbdaには多くの課題が残っている。
また,食品分析や正確な体積推定など,vbdaの今後の展開に向けた最新のアイデアを提供する。
この調査は、研究者にvbdaのより実用的なソリューションの提案を促すことを目的としている。
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