論文の概要: In The Wild Ellipse Parameter Estimation for Circular Dining Plates and Bowls
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07121v1
- Date: Sun, 12 May 2024 01:09:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 18:18:14.081249
- Title: In The Wild Ellipse Parameter Estimation for Circular Dining Plates and Bowls
- Title（参考訳）: 球状ダイニングプレートとボウルの野生楕円パラメータ推定
- Authors: Akil Pathiranage, Chris Czarnecki, Yuhao Chen, Pengcheng Xi, Linlin Xu, Alexander Wong,
- Abstract要約: 本研究では,プレートとボウルの楕円縁の検出と推定を行うWildEllipseFitを提案する。
提案したYummly-ellipseデータセットの評価は、実世界のシナリオにおけるその有効性とゼロショット能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.611551981684244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ellipse estimation is an important topic in food image processing because it can be leveraged to parameterize plates and bowls, which in turn can be used to estimate camera view angles and food portion sizes. Automatically detecting the elliptical rim of plates and bowls and estimating their ellipse parameters for data "in-the-wild" is challenging: diverse camera angles and plate shapes could have been used for capture, noisy background, multiple non-uniform plates and bowls in the image could be present. Recent advancements in foundational models offer promising capabilities for zero-shot semantic understanding and object segmentation. However, the output mask boundaries for plates and bowls generated by these models often lack consistency and precision compared to traditional ellipse fitting methods. In this paper, we combine ellipse fitting with semantic information extracted by zero-shot foundational models and propose WildEllipseFit, a method to detect and estimate the elliptical rim for plate and bowl. Evaluation on the proposed Yummly-ellipse dataset demonstrates its efficacy and zero-shot capability in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 楕円推定は, 皿やボウルのパラメータ化に利用することができるため, 食品画像処理において重要な話題である。
プレートとボウルの楕円縁を自動的に検出し、その楕円パラメータを「地中」のデータとして推定することは困難であり、様々なカメラアングルとプレート形状が、撮影、ノイズの多い背景、複数の不均一なプレートとボウルが画像に存在している可能性がある。
基礎モデルの最近の進歩は、ゼロショットセマンティック理解とオブジェクトセグメンテーションに有望な機能を提供する。
しかし、これらのモデルによって生成されたプレートとボウルの出力マスク境界は、従来の楕円フィッティング法に比べて一貫性と精度が欠けることが多い。
本稿では,ゼロショット基礎モデルから抽出した楕円フィッティングと意味情報を組み合わせて,プレートとボウルの楕円リムを検出する手法であるWildEllipseFitを提案する。
提案したYummly-ellipseデータセットの評価は、実世界のシナリオにおけるその有効性とゼロショット能力を示す。
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