論文の概要: Vision-language models boost food composition compilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01747v1
• Date: Thu, 18 May 2023 03:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 14:06:28.184331
• Title: Vision-language models boost food composition compilation
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルが食品のコンポジションコンパイルを促進する
• Authors: Peihua Ma, Yixin Wu, Ning Yu, Yang Zhang, Michael Backes, Qin Wang, Cheng-I Wei
• Abstract要約: 我々は,食品組成プロファイルを正確に推定するために,フロント・オブ・パッケージ・ラベリングと製品画像を用いた視覚言語AIモデル UMDFood-VL を開発した。 このモデルは、様々な栄養価推定において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を大きく上回った。 この性能は、他の食品や栄養関連データに一般化する光を放ち、他の食品応用の進化を触媒した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.22188382823916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nutrition information plays a pillar role in clinical dietary practice, precision nutrition, and food industry. Currently, food composition compilation serves as a standard paradigm to estimate food nutrition information according to food ingredient information. However, within this paradigm, conventional approaches are laborious and highly dependent on the experience of data managers, they cannot keep pace with the dynamic consumer market and resulting in lagging and missing nutrition data and earlier machine learning methods unable to fully understand food ingredient statement information or ignored the characteristic of food image. To this end, we developed a novel vision-language AI model, UMDFood-VL, using front-of-package labeling and product images to accurately estimate food composition profiles. In order to drive such large model training, we established UMDFood-90k, the most comprehensive multimodal food database to date. The UMDFood-VL model significantly outperformed convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) on a variety of nutrition value estimations. For instance, we achieved macro-AUCROC up to 0.921 for fat value estimation, which satisfied the practice requirement of food composition compilation. This performance shed the light to generalize to other food and nutrition-related data compilation and catalyzed the evolution of other food applications.
• Abstract（参考訳）: 栄養情報は臨床食実践、精密栄養、食品産業において柱となる役割を担っている。 現在、食品組成物の合成は食品成分情報に基づいて食品栄養情報を推定するための標準パラダイムとなっている。 しかし、このパラダイムでは、従来のアプローチはデータマネージャの経験に精通しており、ダイナミックな消費者市場に追いつくことができず、栄養データや初期の機械学習手法では食品成分のステートメント情報を十分に理解できなかったり、食品イメージの特徴を無視することができなかった。 そこで本研究では,前部包装ラベルと製品画像を用いて,食品組成プロファイルを正確に推定するビジョン言語aiモデルumdfood-vlを開発した。 このような大規模モデルトレーニングを推進するために,これまでで最も包括的なマルチモーダル食品データベースであるumdfood-90kを確立した。 UMDFood-VLモデルは、様々な栄養価推定において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を著しく上回った。 例えば,脂肪価推定では最大0.921のマクロAUCROCを達成し,食品組成コンパイルの実践要件を満たした。 このパフォーマンスは、他の食品および栄養関連データコンパイルに一般化する光を照らし出し、他の食品応用の進化を触媒した。

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