論文の概要: Feature-Enhanced TResNet for Fine-Grained Food Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12828v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 06:37:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.370683
- Title: Feature-Enhanced TResNet for Fine-Grained Food Image Classification
- Title（参考訳）: 微細食品画像分類のための機能強化TResNet
- Authors: Lulu Liu, Zhiyong Xiao,
- Abstract要約: Feature-Enhanced TResNet (FE-TResNet) は、微細な食品画像に対処するために設計された。
FE-TResNet法はTResNetモデルに基づいており、StyleRM(StyleRM)とDeep Channel-wise Attention(DCA)技術を統合している。
中国の食品画像データセットである ChineseFoodNet と CNFOOD-241 の実験的検証において、FE-TResNet 法は分類精度を大幅に改善し、それぞれ81.37% と 80.29% を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3351610617039973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Food is not only a core component of humans' daily diets, but also an important carrier of cultural heritage and emotional bonds. With the development of technology, the need for accurate classification of food images has grown, which is crucial for a variety of application scenarios. However, existing Convolutional Neural Networks (CNNs) face significant challenges when dealing with fine-grained food images that are similar in shape but subtle in detail. To address this challenge, this study presents an innovative method for classifying food images, named Feature-Enhanced TResNet (FE-TResNet), specifically designed to address fine-grained food images and accurately capture subtle features within them. The FE-TResNet method is based on the TResNet model and integrates Style-based Recalibration Module (StyleRM) and Deep Channel-wise Attention (DCA) technologies to enhance feature extraction capabilities. In experimental validation on Chinese food image datasets ChineseFoodNet and CNFOOD-241, the FE-TResNet method significantly improved classification accuracy, achieving rates of 81.37% and 80.29%, respectively, demonstrating its effectiveness and superiority in fine-grained food image classification.
- Abstract（参考訳）: 食べ物は人間の日常食の中核的な構成要素であるだけでなく、文化遺産や感情的な結合の重要な担い手でもある。
技術の発展に伴い、食品画像の正確な分類の必要性が高まり、様々な応用シナリオに欠かせないものとなっている。
しかし、既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、形状は似ているが詳細は微妙な食品画像を扱う際に、重大な課題に直面している。
そこで本研究では, 食品画像の微細化と微妙な特徴の正確に把握を目的とした, 特徴強調型TResNet (FE-TResNet) という, 食品画像の分類手法を提案する。
FE-TResNet法はTResNetモデルに基づいており、StyleRM(StyleRM)とDeep Channel-wise Attention(DCA)技術を統合して特徴抽出機能を強化している。
中国の食品画像データセットである ChineseFoodNet と CNFOOD-241 の実験的検証において、FE-TResNet 法は分類精度を大幅に改善し、それぞれ81.37% と 80.29% を達成した。
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