論文の概要: Food Portion Estimation via 3D Object Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12257v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 20:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:30:07.955287
• Title: Food Portion Estimation via 3D Object Scaling
• Title（参考訳）: 3次元オブジェクトスケーリングによる食品のポーション推定
• Authors: Gautham Vinod, Jiangpeng He, Zeman Shao, Fengqing Zhu,
• Abstract要約: 本稿では2次元画像から食品の体積とエネルギーを推定する新しい枠組みを提案する。 入力画像中のカメラと食品オブジェクトのポーズを推定する。 また、45の食品の2D画像を含むSimpleFood45という新しいデータセットも導入しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.164262056488447
• License:
• Abstract: Image-based methods to analyze food images have alleviated the user burden and biases associated with traditional methods. However, accurate portion estimation remains a major challenge due to the loss of 3D information in the 2D representation of foods captured by smartphone cameras or wearable devices. In this paper, we propose a new framework to estimate both food volume and energy from 2D images by leveraging the power of 3D food models and physical reference in the eating scene. Our method estimates the pose of the camera and the food object in the input image and recreates the eating occasion by rendering an image of a 3D model of the food with the estimated poses. We also introduce a new dataset, SimpleFood45, which contains 2D images of 45 food items and associated annotations including food volume, weight, and energy. Our method achieves an average error of 31.10 kCal (17.67%) on this dataset, outperforming existing portion estimation methods. The dataset can be accessed at: https://lorenz.ecn.purdue.edu/~gvinod/simplefood45/ and the code can be accessed at: https://gitlab.com/viper-purdue/monocular-food-volume-3d
• Abstract（参考訳）: 食品画像分析のための画像ベース手法は、従来の方法に関連付けられたユーザの負担とバイアスを軽減する。 しかし、スマートフォンカメラやウェアラブルデバイスで捉えた食品の2D表現において、正確な部分推定が3D情報を失うことは、依然として大きな課題である。 本稿では,食事場面における3次元食品モデルと物理参照の力を活用して,2次元画像から食品の容積とエネルギーを推定する新たな枠組みを提案する。 入力画像中のカメラと食品オブジェクトのポーズを推定し、推定されたポーズで食品の3次元モデルの画像をレンダリングすることにより、食事の機会を再現する。 また、45個の食品の2次元画像と、食品量、重量、エネルギーを含む関連アノテーションを含む新しいデータセットSimpleFood45を導入する。 本手法は, 既存の部分推定法よりも高い精度で, 31.10 kCal (17.67%) の平均誤差を実現する。 データセットは、 https://lorenz.ecn.purdue.edu/~gvinod/simplefood45/でアクセスでき、 https://gitlab.com/viper-purdue/monocular-food-volume-3dでアクセスすることができる。

関連論文リスト

• MetaFood3D: Large 3D Food Object Dataset with Nutrition Values [53.24500333363066]
  このデータセットは、詳細な栄養情報、体重、および包括的栄養データベースに関連付けられた食品コードを含む、108カテゴリにわたる637の細かな3D食品オブジェクトから成っている。 実験の結果、我々のデータセットがアルゴリズムの性能を向上させる重要な可能性を実証し、ビデオキャプチャと3Dスキャンされたデータの間の困難さを強調し、高品質なデータ生成、シミュレーション、拡張におけるMetaFood3Dデータセットの強みを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T15:02:52Z)
• MetaFood CVPR 2024 Challenge on Physically Informed 3D Food Reconstruction: Methods and Results [52.07174491056479]
  私たちはMetaFood Workshopを主催し、物理的にインフォームドされた3Dフードレコンストラクションへの挑戦を行っている。 本課題は,2次元画像から,視認性チェッカーボードをサイズ基準として,食品の容積正確な3次元モデルを再構築することに焦点を当てる。 この課題で開発されたソリューションは、3D食品の復元において有望な成果を達成し、食事評価と栄養モニタリングのための部分推定の改善に有意な可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T14:15:48Z)
• VolETA: One- and Few-shot Food Volume Estimation [4.282795945742752]
  本稿では,3次元生成技術を用いた食品量推定手法であるVolETAについて述べる。 当社のアプローチでは,1枚または数枚のRGBD画像を用いて,食品の3Dメッシュをスケールアップする。 MTFデータセットを用いて10.97%のMAPEを用いて、ロバストで正確なボリューム推定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T18:47:15Z)
• How Much You Ate? Food Portion Estimation on Spoons [63.611551981684244]
  現在の画像に基づく食品部分推定アルゴリズムは、ユーザが食事の画像を1、2回取ることを前提としている。 本稿では,静止型ユーザ向けカメラを用いて,機器上の食品の追跡を行う革新的なソリューションを提案する。 本システムは,スープやシチューなどの液状固形不均一混合物の栄養含量の推定に信頼性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T00:16:02Z)
• An End-to-end Food Portion Estimation Framework Based on Shape Reconstruction from Monocular Image [7.380382380564532]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T15:17:24Z)
• Transferring Knowledge for Food Image Segmentation using Transformers and Convolutions [65.50975507723827]
  食品画像のセグメンテーションは、食品の皿の栄養価を推定するなど、ユビキタスな用途を持つ重要なタスクである。 1つの課題は、食品が重なり合ったり混ざったりし、区別が難しいことだ。 2つのモデルが訓練され、比較される。1つは畳み込みニューラルネットワークに基づくもので、もう1つは画像変換器(BEiT)のための双方向表現に関するものである。 BEiTモデルは、FoodSeg103上の49.4の結合の平均的交点を達成することで、従来の最先端モデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:38:10Z)
• NutritionVerse-3D: A 3D Food Model Dataset for Nutritional Intake Estimation [65.47310907481042]
  高齢者の4人に1人は栄養不良です。 機械学習とコンピュータビジョンは、食品の自動栄養トラッキング方法の約束を示す。 NutritionVerse-3Dは、105個の3D食品モデルの大規模な高解像度データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:27:30Z)
• A Large-Scale Benchmark for Food Image Segmentation [62.28029856051079]
  我々は9,490枚の画像を含む新しい食品画像データセットFoodSeg103(およびその拡張FoodSeg154)を構築します。 これらの画像に154種類の成分を付加し,各画像は平均6つの成分ラベルと画素単位のマスクを有する。 ReLeMと呼ばれるマルチモダリティプリトレーニングアプローチを提案し、豊富なセマンティックな食品知識を持つセグメンテーションモデルを明確に装備します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T03:00:07Z)
• Saliency-Aware Class-Agnostic Food Image Segmentation [10.664526852464812]
  クラス別食品画像分割法を提案する。 画像の前後の情報を利用すれば、目立たないオブジェクトを見つけることで、食べ物のイメージをセグメンテーションすることができる。 本手法は,食餌研究から収集した食品画像を用いて検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-13T08:05:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。