May, 2024

食品行业中的计算机视觉：基于预训练的 MobileNetV2 的精确、实时、自动化食品识别

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TL;DR当代社会中，运用人工智能进行自动食品识别在营养追踪、减少食物浪费以及提升食品生产和消费效率等方面具有巨大的潜力。该研究使用预训练的 MobileNetV2 模型，结合多种技术手段，提高了食品识别的性能和鲁棒性，从而可应用于实际应用中。
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发现论文，激发创造
  • DeepFood: 基于深度学习的食品图像识别用于计算机辅助膳食评估

    本研究旨在通过分析移动设备（如智能手机）捕获的食物图像来改进膳食评估的准确性，提出了一种新的基于卷积神经网络的食品图像识别算法，并将该方法应用于两个真实数据集（UEC-256 和 Food-101）中，取得了令人瞩目的结果。

    Jun, 2016

  • 基于视觉感知层次的食品识别

    本研究提出了一种新的基于 Convolutional Neural Networks (CNNs) 的两步骤食物识别系统，其中包括基于 Faster R-CNN 方法的食物定位和用于执行基于视图关联的分类任务的多任务 CNN 模型，该模型能够自动生成表达食物类别语义视觉关系的层次结构。实验结果表明，该系统在 4 个公开数据集和新的 VFN 数据集上均可以显著提高分类和识别性能。

    Dec, 2020

  • 基于视觉的食物重量估算方法

    该研究提出了一种基于视觉的方法，利用 2D 图像来估计食物重量，采用深度学习和计算机视觉技术，使用 Faster R-CNN 进行食物检测和 MobileNetV3 进行重量估计，该方法在提供准确食物重量估计方面表现出强大的能力，并可用于医疗保健、健身和智能食物存储等领域。

    May, 2024

  • FoodNet: 使用深度神经网络集成识别食物

    本文提出了一种自动食物分类系统的方法，该系统能够从食物图像中识别出食物的内容。采用多层卷积神经网络架构，并在训练中用到了预处理的图像和滤波器输出进行融合以提高准确率。该方法在 ETH Food-101 数据库和新贡献的印度食品图像数据库上表现出比其他基准深度学习 CNN 框架更加有效的效果。

    Sep, 2017

  • 卷积神经网络（CNN）在食品图像识别中的应用

    通过构建一个 5822 张图片数据集并使用五层 CNN 网络结构，利用几何变换的数据扩充技术来提高训练图片的数量，利用支持向量机（SVM）和 Bag-of-features（BoF）来进行食品图片识别，最终达到超过 90% 的准确率，有效避免 CNN 过度训练问题。

    Dec, 2016

  • 利用上下文支持餐厅自动食品识别

    利用手机相机，基于餐馆菜单照片数据库，结合计算机视觉技术，识别不同餐馆不同食品种类的图像，以达到自动化的饮食日记记录。

    Oct, 2015

  • 多标签学习在食品成分识别中的应用

    研究了自动饮食评估系统中视觉识别食物的核心功能，使用深度多标签学习方法评估了几种最先进的神经网络，以在图像中检测任意数量的成分，并针对编码使用了多个著名的神经网络模型。在使用挑战性数据集 Nutrition5K 上，取得了有希望的初步结果，并为未来的探索奠定了坚实的基础。

    Oct, 2022

  • 利用深度神经网络从食物图像中进行多任务营养预测的研究

    该论文通过利用各种神经网络结构来预测餐食图像的营养含量，提高了膳食摄入估计的效力，并展示了其在改善膳食摄入估计准确性方面的潜力。

    May, 2024

  • Nutrition5k：面向通用食品的自动营养理解

    该研究通过引入 Nutrition5k 数据集，采用计算机视觉算法能够精确预测真实世界中的复杂菜肴的热量和营养素值，并且具有超过专业营养学家的准确性，使这一领域的营养理解得到加速创新。

    Mar, 2021

  • ChineseFoodNet：一个用于中式菜品识别的大规模图像数据集

    介绍了一个名为 “ChineseFoodNet” 的新型大规模食品图像数据集，旨在自动识别中国菜；该数据集包含 208 类别的 18 万多个食品照片，通过使用深度卷积神经网络与投票方法的机器学习方法，该方法在验证集和测试集分别达到了 81.43％和 81.55％的 top-1 精度。

    May, 2017