論文の概要: MetaFood3D: Large 3D Food Object Dataset with Nutrition Values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01966v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 15:02:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 01:08:09.473112
- Title: MetaFood3D: Large 3D Food Object Dataset with Nutrition Values
- Title（参考訳）: MetaFood3D:栄養価を持つ大型3D食品オブジェクトデータセット
- Authors: Yuhao Chen, Jiangpeng He, Chris Czarnecki, Gautham Vinod, Talha Ibn Mahmud, Siddeshwar Raghavan, Jinge Ma, Dayou Mao, Saeejith Nair, Pengcheng Xi, Alexander Wong, Edward Delp, Fengqing Zhu,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.24500333363066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Food computing is both important and challenging in computer vision (CV). It significantly contributes to the development of CV algorithms due to its frequent presence in datasets across various applications, ranging from classification and instance segmentation to 3D reconstruction. The polymorphic shapes and textures of food, coupled with high variation in forms and vast multimodal information, including language descriptions and nutritional data, make food computing a complex and demanding task for modern CV algorithms. 3D food modeling is a new frontier for addressing food-related problems, due to its inherent capability to deal with random camera views and its straightforward representation for calculating food portion size. However, the primary hurdle in the development of algorithms for food object analysis is the lack of nutrition values in existing 3D datasets. Moreover, in the broader field of 3D research, there is a critical need for domain-specific test datasets. To bridge the gap between general 3D vision and food computing research, we propose MetaFood3D. This dataset consists of 637 meticulously labeled 3D food objects across 108 categories, featuring detailed nutrition information, weight, and food codes linked to a comprehensive nutrition database. The dataset emphasizes intra-class diversity and includes rich modalities such as textured mesh files, RGB-D videos, and segmentation masks. Experimental results demonstrate our dataset's significant potential for improving algorithm performance, highlight the challenging gap between video captures and 3D scanned data, and show the strength of the MetaFood3D dataset in high-quality data generation, simulation, and augmentation.
- Abstract（参考訳）: 食品コンピューティングはコンピュータビジョン(CV)において重要かつ困難である。
これは、分類やインスタンスセグメンテーションから3D再構成に至るまで、さまざまなアプリケーションにまたがるデータセットに頻繁に存在するため、CVアルゴリズムの開発に大きく貢献する。
食品の多形形状とテクスチャは、言語記述や栄養データを含む多モーダル情報の多様性と相まって、現代のCVアルゴリズムの複雑で要求の多いタスクとなっている。
3Dフードモデリングは、ランダムなカメラビューに対処する固有の能力と、食品部分のサイズを計算するための直接的な表現のため、食品関連の問題に対処するための新たなフロンティアである。
しかし、食品オブジェクト分析のためのアルゴリズムの開発における主要なハードルは、既存の3Dデータセットにおける栄養価の欠如である。
さらに、より広い3D研究分野においては、ドメイン固有のテストデータセットが不可欠である。
一般の3Dビジョンと食品コンピューティング研究のギャップを埋めるため,MetaFood3Dを提案する。
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。
このデータセットはクラス内の多様性を強調しており、テクスチャ化されたメッシュファイル、RGB-Dビデオ、セグメンテーションマスクなどのリッチなモダリティを含んでいる。
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。
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