Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cell Phone Image-Based Persian Rice Detection and Classification Using Deep Learning Techniques

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。

関連論文リスト

Shape-Preserving Generation of Food Images for Automatic Dietary Assessment [1.602820210496921]
条件付き食品画像生成のための簡単なGANベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。生成された画像中の食品や容器の形状は、参照入力画像の形状とよく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-23T20:18:51Z)
Understanding the Limitations of Diffusion Concept Algebra Through Food [68.48103545146127]
潜伏拡散モデルはバイアスと概念の関係に重要な洞察を与えます食品分野は、複雑な組成と地域バイアスを通じて、ユニークな課題を提供する。我々は、料理の多様性のニュアンスを捉え、表現するモデルの能力に関する測定可能な洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T18:57:02Z)
Computer Vision in the Food Industry: Accurate, Real-time, and Automatic Food Recognition with Pretrained MobileNetV2 [1.6590638305972631]
本研究は,16643画像からなる公共食品11データセット上での食品認識において,効率的かつ高速な事前訓練されたMobileNetV2モデルを用いる。また、データセット理解、転送学習、データ拡張、正規化、動的学習率、ハイパーパラメータチューニング、さまざまなサイズの画像の考慮など、さまざまな技術を活用して、パフォーマンスと堅牢性を高めている。より単純な構造を持ち、深層学習領域の深部・密度モデルと比較して訓練可能なパラメータが少ない光モデルを採用するが、短時間で計算可能な精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-19T17:20:20Z)
From Canteen Food to Daily Meals: Generalizing Food Recognition to More Practical Scenarios [92.58097090916166]
DailyFood-172とDailyFood-16という2つの新しいベンチマークを、毎日の食事から食のイメージをキュレートする。これらの2つのデータセットは、よく計算された食品画像領域から日常的な食品画像領域へのアプローチの伝達性を評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T08:32:23Z)
NutritionVerse: Empirical Study of Various Dietary Intake Estimation Approaches [59.38343165508926]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-14T13:29:41Z)
Diffusion Model with Clustering-based Conditioning for Food Image Generation [22.154182296023404]
深層学習に基づく手法は、食品分類、セグメンテーション、部分サイズ推定などの画像解析に一般的に用いられている。潜在的な解決策の1つは、データ拡張に合成食品画像を使用することである。本稿では,高品質で代表的な食品画像を生成するための効果的なクラスタリングベースのトレーニングフレームワークであるClusDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T01:40:39Z)
Food Image Classification and Segmentation with Attention-based Multiple Instance Learning [51.279800092581844]
本稿では,食品画像分類とセマンティックセグメンテーションモデルを訓練するための弱教師付き方法論を提案する。提案手法は、注意に基づくメカニズムと組み合わせて、複数のインスタンス学習アプローチに基づいている。提案手法の有効性を検証するため,FoodSeg103データセット内の2つのメタクラスについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-22T13:59:47Z)
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)
An Integrated System for Mobile Image-Based Dietary Assessment [7.352044746821543]
本稿では,食事摂取状況の把握と分析を行うモバイル型イメージベース食事アセスメントシステムの設計と開発について述べる。本システムは,自然条件下での高品質な食品画像の収集が可能であり,新しい計算手法を開発するための基盤となるアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-05T00:04:19Z)
Online Continual Learning For Visual Food Classification [7.704949298975352]
既存の方法はトレーニングのために静的なデータセットを必要としており、シーケンシャルに利用可能な新しい食品画像から学ぶことができない。本稿では,各学習食品に含まれる最も代表的なデータを格納するための,クラスタリングに基づく模範選択アルゴリズムを提案する。その結果,既存のオンライン連続学習手法と比較して,大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-15T17:48:03Z)
Cross-Modal Food Retrieval: Learning a Joint Embedding of Food Images and Recipes with Semantic Consistency and Attention Mechanism [70.85894675131624]
画像とレシピを共通の特徴空間に埋め込み、対応する画像とレシピの埋め込みが互いに近接するように学習する。本稿では,2つのモダリティの埋め込みを正規化するためのセマンティック・一貫性とアテンション・ベース・ネットワーク(SCAN)を提案する。食品画像や調理レシピの最先端のクロスモーダル検索戦略を,かなりの差で達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-09T07:41:17Z)

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。