論文の概要: Shape-Preserving Generation of Food Images for Automatic Dietary Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13358v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 20:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 19:59:01.950896
• Title: Shape-Preserving Generation of Food Images for Automatic Dietary Assessment
• Title（参考訳）: 食事自動評価のための食品画像の形状保存生成
• Authors: Guangzong Chen, Zhi-Hong Mao, Mingui Sun, Kangni Liu, Wenyan Jia,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.602820210496921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional dietary assessment methods heavily rely on self-reporting, which is time-consuming and prone to bias. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have revealed new possibilities for dietary assessment, particularly through analysis of food images. Recognizing foods and estimating food volumes from images are known as the key procedures for automatic dietary assessment. However, both procedures required large amounts of training images labeled with food names and volumes, which are currently unavailable. Alternatively, recent studies have indicated that training images can be artificially generated using Generative Adversarial Networks (GANs). Nonetheless, convenient generation of large amounts of food images with known volumes remain a challenge with the existing techniques. In this work, we present a simple GAN-based neural network architecture for conditional food image generation. The shapes of the food and container in the generated images closely resemble those in the reference input image. Our experiments demonstrate the realism of the generated images and shape-preserving capabilities of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な食事評価法は自己報告に大きく依存しており、それは時間がかかり偏りがちである。 人工知能(AI)の最近の進歩は、特に食品画像の分析を通じて、食事評価の新しい可能性を明らかにしている。 食品の認識と画像からの食品量の推定は、自動食事評価の鍵となる手順として知られている。 しかし、どちらの手順も、現在利用できない食品名や巻名にラベルを付けた大量の訓練画像を必要とした。 あるいは、最近の研究では、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、トレーニング画像を人工的に生成できることが示されている。 それでも、大量の食品画像と既知の量の便利な生成は、既存の技術では依然として課題である。 本研究では,条件付き食品画像生成のためのシンプルな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。 本実験は,生成した画像のリアリズムと,提案フレームワークの形状保存能力を示す。

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