論文の概要: NutritionVerse: Empirical Study of Various Dietary Intake Estimation
Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07704v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 13:29:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 14:47:53.031404
- Title: NutritionVerse: Empirical Study of Various Dietary Intake Estimation
Approaches
- Title（参考訳）: NutritionVerse: 食事摂取量推定手法の実証的研究
- Authors: Chi-en Amy Tai, Matthew Keller, Saeejith Nair, Yuhao Chen, Yifan Wu,
Olivia Markham, Krish Parmar, Pengcheng Xi, Heather Keller, Sharon
Kirkpatrick, Alexander Wong
- Abstract要約: 食事の正確な摂取推定は、健康的な食事を支援するための政策やプログラムを伝える上で重要である。
最近の研究は、コンピュータービジョンと機械学習を使用して、食物画像から食事摂取を自動的に推定することに焦点を当てている。
我々は,84,984個の合成2D食品画像と関連する食事情報を用いた最初の大規模データセットであるNutritionVerse-Synthを紹介した。
また、リアルなイメージデータセットであるNutritionVerse-Realを収集し、リアル性を評価するために、251の料理の889のイメージを含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.97896788599621
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate dietary intake estimation is critical for informing policies and
programs to support healthy eating, as malnutrition has been directly linked to
decreased quality of life. However self-reporting methods such as food diaries
suffer from substantial bias. Other conventional dietary assessment techniques
and emerging alternative approaches such as mobile applications incur high time
costs and may necessitate trained personnel. Recent work has focused on using
computer vision and machine learning to automatically estimate dietary intake
from food images, but the lack of comprehensive datasets with diverse
viewpoints, modalities and food annotations hinders the accuracy and realism of
such methods. To address this limitation, we introduce NutritionVerse-Synth,
the first large-scale dataset of 84,984 photorealistic synthetic 2D food images
with associated dietary information and multimodal annotations (including depth
images, instance masks, and semantic masks). Additionally, we collect a real
image dataset, NutritionVerse-Real, containing 889 images of 251 dishes to
evaluate realism. Leveraging these novel datasets, we develop and benchmark
NutritionVerse, an empirical study of various dietary intake estimation
approaches, including indirect segmentation-based and direct prediction
networks. We further fine-tune models pretrained on synthetic data with real
images to provide insights into the fusion of synthetic and real data. Finally,
we release both datasets (NutritionVerse-Synth, NutritionVerse-Real) on
https://www.kaggle.com/nutritionverse/datasets as part of an open initiative to
accelerate machine learning for dietary sensing.
- Abstract（参考訳）: 栄養失調は生活の質の低下と直接結びついているため、食事の正確な摂取推定は健康な食事を支援するための政策やプログラムを伝える上で重要である。
しかし、食品日記のような自己申告方法にはかなりのバイアスがかかる。
従来の食事アセスメント技術やモバイルアプリケーションのような新たな代替手法は、高コストで訓練要員を必要とする可能性がある。
最近の研究は、コンピュータビジョンと機械学習を用いて食品画像から食事摂取を自動推定することに焦点を当てているが、多様な視点、モダリティ、食品アノテーションを備えた包括的なデータセットが欠如しているため、これらの手法の正確性や現実性を妨げている。
この制限に対処するために, 食品情報とマルチモーダルアノテーション(深度画像, インスタンスマスク, セマンティックマスクなど)を備えた, 84,984 個のフォトリアリスティック合成2d食品画像の最初の大規模データセットである nutritionverse-synth を紹介する。
さらに,251皿の889枚の画像を含む実画像データセット,栄養素逆現実データを用いて,リアリズムの評価を行う。
これらの新しいデータセットを利用して,indirect segmentation-based および direct prediction network を含む,食事摂取量推定手法の実証研究である nutritionverse の開発とベンチマークを行った。
さらに,合成データと実画像に事前学習した微調整モデルを用いて,合成データと実データの融合に関する知見を提供する。
最後に、食事センシングのための機械学習を加速するオープンイニシアチブの一環として、2つのデータセット(nutritionverse-synth, nutritionverse-real)をhttps://www.kaggle.com/nutritionverse/datasetsにリリースします。
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