dietary assessment | BriefGPT

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多模式 ChatGPT 进行饮食评估的系统分析
常规的饮食评估方法主要基于自述法或在饮食师监督下进行的结构化面谈，然而这些方法往往主观、有可能不准确且耗时，最近的多模态 ChatGPT 研究表明其在特定语境下的食物检测准确性高达 87.5%，并能通过周围物体作为参考来推断食物的份量，进一
PDF7 months ago
一种改进的食物能量估计的编码器 - 解码器框架
通过改进的编码器 - 解码器框架，我们能够从单个单目图像中估算食物的能量信息，通过在易于提取的格式中嵌入图像并由解码器提取能量信息，实现超过 10% 的改进，MAPE 上高于以往的能量估算方法超过 30 kCal 的改善。
PDF10 months ago
基于单眼图像的形状重建的端到端食物分量估计框架
通过使用单目图像进行三维形状重建，我们提出了一种端到端深度学习框架，用于从食物图像中估计食物能量，其在公开的食品图像数据集 Nutrition5k 上评估结果显示，我们的方法具有竞争力的性能，只需使用 RGB 图像作为推理阶段的唯一输入。
PDFa year ago
中亚食品数据集用于个性化膳食干预，扩展摘要
该研究旨在创建中亚美食数据集 (CAFD)，数据集包含 42 种中亚美食的超过 16,000 张图片。使用 ResNet152 神经网络模型在 CAFD 上，达到了 88.70％的分类准确度。研究表明，基于计算机视觉技术的食品识别模型在饮食
PDFa year ago
基于图像的食品能量估计及深度领域自适应
本文提出了一种通过使用 “能量密度地图” 和深度图来自动估算食物能量的技术，同时将其与基线方法相比较，实验结果显示其性能得到了显著提高。
PDF2 years ago
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。
PDF8 years ago