論文の概要: An End-to-end Food Portion Estimation Framework Based on Shape
Reconstruction from Monocular Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01810v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 15:17:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 13:50:21.334268
- Title: An End-to-end Food Portion Estimation Framework Based on Shape
Reconstruction from Monocular Image
- Title（参考訳）: 単眼画像からの形状再構成に基づく食品の終端位置推定フレームワーク
- Authors: Zeman Shao, Gautham Vinod, Jiangpeng He, Fengqing Zhu
- Abstract要約: 3次元形状再構成による単眼画像からの食品エネルギー推定のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
その結果,40.05kCalの平均絶対誤差 (MAE) とMAPEの11.47%の平均絶対誤差 (MAPE) が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.380382380564532
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dietary assessment is a key contributor to monitoring health status. Existing
self-report methods are tedious and time-consuming with substantial biases and
errors. Image-based food portion estimation aims to estimate food energy values
directly from food images, showing great potential for automated dietary
assessment solutions. Existing image-based methods either use a single-view
image or incorporate multi-view images and depth information to estimate the
food energy, which either has limited performance or creates user burdens. In
this paper, we propose an end-to-end deep learning framework for food energy
estimation from a monocular image through 3D shape reconstruction. We leverage
a generative model to reconstruct the voxel representation of the food object
from the input image to recover the missing 3D information. Our method is
evaluated on a publicly available food image dataset Nutrition5k, resulting a
Mean Absolute Error (MAE) of 40.05 kCal and Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) of 11.47% for food energy estimation. Our method uses RGB image as the
only input at the inference stage and achieves competitive results compared to
the existing method requiring both RGB and depth information.
- Abstract（参考訳）: 食事アセスメントは健康状態のモニタリングに重要な貢献をする。
既存の自己報告手法は退屈で、重大なバイアスとエラーで時間がかかる。
画像に基づく食品部分推定は、食品画像から直接食品エネルギーの値を推定することを目的としており、自動食事評価ソリューションの可能性を示している。
既存の画像ベース手法では、単一ビューイメージを使用するか、複数ビューイメージと深度情報を組み込んで食品のエネルギーを推定する。
本稿では3次元形状再構成による単眼画像からの食品エネルギー推定のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
生成モデルを利用して、入力画像から食品オブジェクトのボクセル表現を再構成し、欠落した3D情報を復元する。
本手法は, 食品画像データセット nutrition5k 上で評価され, 平均絶対誤差 (mae) は 40.05 kcal, 平均絶対パーセンテージ誤差 (mape) は 11.47% である。
提案手法では,rgb画像のみを推論段階で入力し,rgb画像と深度情報の両方を必要とする既存手法と比較して競合結果を得る。
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