Mobile Multi-Food Recognition Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we propose a mobile food recognition system that uses the picture of the food, taken by the user’s mobile device, to recognize multiple food items in the same meal, such as steak and potatoes on the same plate, to estimate the calorie and nutrition of the meal. To speed up and make the process more accurate, the user is asked to quickly identify the general area of the food by drawing a bounding circle on the food picture by touching the screen. The system then uses image processing and computational intelligence for food item recognition. The advantage of recognizing items, instead of the whole meal, is that the system can be trained with only single item food images. At the training stage, we first use region proposal algorithms to generate candidate regions and extract the convolutional neural network (CNN) features of all regions. Second, we perform region mining to select positive regions for each food category using maximum cover by our proposed submodular optimization method. At the testing stage, we first generate a set of candidate regions. For each region, a classification score is computed based on its extracted CNN features and predicted food names of the selected regions. Since fast response is one of the important parameters for the user who wants to eat the meal, certain heavy computational parts of the application are offloaded to the cloud. Hence, the processes of food recognition and calorie estimation are performed in cloud server. Our experiments, conducted with the FooDD dataset, show an average recall rate of 90.98%, precision rate of 93.05%, and accuracy of 94.11% compared to 50.8% to 88% accuracy of other existing food recognition systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».