論文の概要: Cell Phone Image-Based Persian Rice Detection and Classification Using Deep Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13555v1
- Date: Sun, 21 Apr 2024 07:03:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 18:31:12.401075
- Title: Cell Phone Image-Based Persian Rice Detection and Classification Using Deep Learning Techniques
- Title(参考訳): 深層学習技術を用いた携帯電話画像に基づくペルシャ米の検出と分類
- Authors: Mahmood Saeedi kelishami, Amin Saeidi Kelishami, Sajjad Saeedi Kelishami,
- Abstract要約: 本研究では,画像に基づく深層学習技術を用いて,様々な種類のペルシャ米を分類する革新的なアプローチを提案する。
コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)の機能を活用し,特にResNetモデルを用いてイネ品種の正確な同定を行った。
本研究は,日常生活における画像に基づく深層学習の適用性に関する洞察を提供することによって,この分野に寄与する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study introduces an innovative approach to classifying various types of Persian rice using image-based deep learning techniques, highlighting the practical application of everyday technology in food categorization. Recognizing the diversity of Persian rice and its culinary significance, we leveraged the capabilities of convolutional neural networks (CNNs), specifically by fine-tuning a ResNet model for accurate identification of different rice varieties and employing a U-Net architecture for precise segmentation of rice grains in bulk images. This dual-methodology framework allows for both individual grain classification and comprehensive analysis of bulk rice samples, addressing two crucial aspects of rice quality assessment. Utilizing images captured with consumer-grade cell phones reflects a realistic scenario in which individuals can leverage this technology for assistance with grocery shopping and meal preparation. The dataset, comprising various rice types photographed under natural conditions without professional lighting or equipment, presents a challenging yet practical classification problem. Our findings demonstrate the feasibility of using non-professional images for food classification and the potential of deep learning models, like ResNet and U-Net, to adapt to the nuances of everyday objects and textures. This study contributes to the field by providing insights into the applicability of image-based deep learning in daily life, specifically for enhancing consumer experiences and knowledge in food selection. Furthermore, it opens avenues for extending this approach to other food categories and practical applications, emphasizing the role of accessible technology in bridging the gap between sophisticated computational methods and everyday tasks.
- Abstract(参考訳): 本研究では,画像に基づく深層学習技術を用いて,様々なペルシャ米の分類に革新的アプローチを導入し,食品分類における日常技術の適用を強調した。
ペルシャ米の多様性と食学的意義を認識し, コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)の機能を活用し, 特に, 異なる品種の正確な識別にResNetモデルを微調整し, 粗大画像中の米粒の精密分画にU-Netアーキテクチャを適用した。
この二重方法論の枠組みは、個別の粒度分類と包括的分析の両方を可能にし、米質評価の2つの重要な側面に対処する。
消費者グレードの携帯電話で撮影された画像を利用すると、個人がこの技術を生かして食料品の買い物や食事の調理を助けるという現実的なシナリオが反映される。
専門家の照明や設備を使わずに、自然条件下で撮影された様々な米種からなるデータセットは、難しいが実用的な分類問題である。
本研究は,食品分類における非専門的イメージの活用と,ResNetやU-Netといった深層学習モデルが日常の物体やテクスチャのニュアンスに適応する可能性を示すものである。
本研究は,日常生活におけるイメージベース深層学習の適用性,特に食品選択における消費者エクスペリエンスと知識の向上に関する知見を提供することによって,この分野に寄与する。
さらに、この手法を他の食品カテゴリーや実用に適用し、高度な計算手法と日常的なタスクのギャップを埋める上で、アクセス可能な技術の役割を強調するための道を開いた。
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