論文の概要: Image Based Food Energy Estimation With Depth Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12153v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 15:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:00:19.877234
• Title: Image Based Food Energy Estimation With Depth Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 深部領域適応を用いた画像ベース食品エネルギー推定
• Authors: Gautham Vinod, Zeman Shao, Fengqing Zhu
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像から食品のエネルギー密度への画素間マッピングである「エネルギー密度マップ」を提案する。 次に「エネルギー密度マップ」と関連する深度マップを、深度センサで捉えた食品エネルギーを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.602838826255494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assessment of dietary intake has primarily relied on self-report instruments, which are prone to measurement errors. Dietary assessment methods have increasingly incorporated technological advances particularly mobile, image based approaches to address some of these limitations and further automation. Mobile, image-based methods can reduce user burden and bias by automatically estimating dietary intake from eating occasion images that are captured by mobile devices. In this paper, we propose an "Energy Density Map" which is a pixel-to-pixel mapping from the RGB image to the energy density of the food. We then incorporate the "Energy Density Map" with an associated depth map that is captured by a depth sensor to estimate the food energy. The proposed method is evaluated on the Nutrition5k dataset. Experimental results show improved results compared to baseline methods with an average error of 13.29 kCal and an average percentage error of 13.57% between the ground-truth and the estimated energy of the food.
• Abstract（参考訳）: 食事摂取量の評価は、主に測定誤差のやすい自己報告機器に依存している。 食事アセスメント手法は、特にモバイル技術、画像ベースのアプローチによってこれらの制限に対処し、さらに自動化されている。 モバイルで画像ベースの手法は、モバイルデバイスが捉えた機会画像の食事摂取量を自動的に推定することで、ユーザの負担とバイアスを軽減することができる。 本稿では,rgb画像から食品のエネルギー密度への画素対画素マッピングである「エネルギー密度マップ」を提案する。 次に「エネルギー密度マップ」と関連する深度マップを、深度センサで捉えた食品エネルギーを推定する。 提案手法は栄養5kデータセット上で評価される。 実験の結果, 平均誤差が13.29kCal, 平均誤差が13.57%であったのに対し, 食品の平均エネルギーは13.57%であった。

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