Fugu-MT 論文翻訳(概要): Novel Multicolumn Kernel Extreme Learning Machine for Food Detection via Optimal Features from CNN

論文の概要: Novel Multicolumn Kernel Extreme Learning Machine for Food Detection via Optimal Features from CNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07348v1
Date: Sun, 15 May 2022 18:07:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-18 03:59:52.393745
Title: Novel Multicolumn Kernel Extreme Learning Machine for Food Detection via Optimal Features from CNN
Title（参考訳）: CNNの最適特徴を用いた食品検出のための新しいマルチカラムカーネル極端学習装置
Authors: Ghalib Ahmed, Tahir Chu, Kiong Loo
Abstract要約: 本稿では,効率的なニューラルネットワークから最適な特徴を抽出し,選択するためのハイブリッドフレームワークを提案する。我々は,カーネル極端学習機械(KELM)を非線形決定境界と優れた一般化能力により活用する。提案するフレームワークの評価には、9つのパブリックデータセットを使用して、大規模な食品/食品以外のデータセットを用意している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic food detection is an emerging topic of interest due to its wide array of applications ranging from detecting food images on social media platforms to filtering non-food photos from the users in dietary assessment apps. Recently, during the COVID-19 pandemic, it has facilitated enforcing an eating ban by automatically detecting eating activities from cameras in public places. Therefore, to tackle the challenge of recognizing food images with high accuracy, we proposed the idea of a hybrid framework for extracting and selecting optimal features from an efficient neural network. There on, a nonlinear classifier is employed to discriminate between linearly inseparable feature vectors with great precision. In line with this idea, our method extracts features from MobileNetV3, selects an optimal subset of attributes by using Shapley Additive exPlanations (SHAP) values, and exploits kernel extreme learning machine (KELM) due to its nonlinear decision boundary and good generalization ability. However, KELM suffers from the 'curse of dimensionality problem' for large datasets due to the complex computation of kernel matrix with large numbers of hidden nodes. We solved this problem by proposing a novel multicolumn kernel extreme learning machine (MCKELM) which exploited the k-d tree algorithm to divide data into N subsets and trains separate KELM on each subset of data. Then, the method incorporates KELM classifiers into parallel structures and selects the top k nearest subsets during testing by using the k-d tree search for classifying input instead of the whole network. For evaluating a proposed framework large food/non-food dataset is prepared using nine publically available datasets. Experimental results showed the superiority of our method on an integrated set of measures while solving the problem of 'curse of dimensionality in KELM for large datasets.
Abstract（参考訳）: 自動食品検出は、ソーシャルメディアプラットフォーム上の食品画像の検出から、食事アセスメントアプリのユーザからの非食品写真のフィルタリングまで、幅広いアプリケーションによって注目されている。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックでは、公共の場でカメラの食事活動を自動的に検知することで、食事禁止の実施が促進されている。そこで我々は,食品画像の認識を高精度に行うために,効率的なニューラルネットワークから最適な特徴を抽出し,選択するためのハイブリッドフレームワークを提案する。非線形分類器を用いて、線形に分離できない特徴ベクトルを高精度に判別する。提案手法は,MobileNetV3の特徴を抽出し,Shapley Additive exPlanations(SHAP)値を用いて属性の最適サブセットを選択し,その非線形決定境界と優れた一般化能力によりカーネル極端学習マシン(KELM)を利用する。しかしkelmは、多数の隠れノードを持つカーネル行列の複雑な計算のために、大規模なデータセットの「次元の曲線問題」に苦しむ。我々は、k-d木アルゴリズムを利用してデータをNサブセットに分割し、データのサブセットごとにKELMを分離する新しいマルチカラムカーネル極端学習マシン(MCKELM)を提案する。次に、KELM分類器を並列構造に組み込み、k-d木探索を用いてネットワーク全体の代わりに入力を分類することにより、テスト中の上位k近傍サブセットを選択する。提案フレームワークを評価するために,9つの公開データセットを用いて大規模食品/非食品データセットを作成する。実験の結果,大規模データセットのkelmにおける次元曲線の問題を解きながら,総合的な測度集合における本手法の優越性を示した。

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