DeepFood: Food Image Analysis and Dietary Assessment via Deep Model
Notice bibliographique
Résumé
Food is essential for human life and has been the concern of many healthcare conventions. Nowadays new dietary assessment and nutrition analysis tools enable more opportunities to help people understand their daily eating habits, exploring nutrition patterns and maintain a healthy diet. In this paper, we develop a deep model based food recognition and dietary assessment system to study and analyze food items from daily meal images (e.g., captured by smartphone). Specifically, we propose a three-step algorithm to recognize multi-item (food) images by detecting candidate regions and using deep convolutional neural network (CNN) for object classification. The system first generates multiple region of proposals on input images by applying the Region Proposal Network (RPN) derived from Faster R-CNN model. It then indentifies each region of proposals by mapping them into feature maps, and classifies them into different food categories, as well as locating them in the original images. Finally, the system will analyze the nutritional ingredients based on the recognition results and generate a dietary assessment report by calculating the amount of calories, fat, carbohydrate and protein. In the evaluation, we conduct extensive experiments using two popular food image datasets - UEC-FOOD100 and UEC-FOOD256. We also generate a new type of dataset about food items based on FOOD101 with bounding. The model is evaluated through different evaluation metrics. The experimental results show that our system is able to recognize the food items accurately and generate the dietary assessment report efficiently, which will benefit the users with a clear insight of healthy dietary and guide their daily recipe to improve body health and wellness.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».