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Res-VMamba：使用具有深度残差学习的选择性状态空间模型进行细粒度食品类别视觉分类
该研究介绍了一个被学术界低估的食物数据集 CNFOOD-241，并在 VMamba 模型中引入了残差学习框架，同时利用原始 VMamba 架构中固有的全局和局部状态特征。研究结果显示 VMamba 在细粒度和食物分类上超过了当前的 SOTA
PDF4 months ago
使用视觉和文本数据的联合表示进行食品分类
提出一种使用 EfficientNet 的改进版本和 Mish 激活函数进行图像分类的多模态分类框架，并使用传统的基于 BERT 的文本分类网络。在大型开源数据集 UPMC Food-101 上评估了提出的网络和其他最先进的方法，实验结果表
PDFa year ago
肉类新鲜度预测
本研究基于机器学习，以珍贵食品鲜度评估为课题，研究了肉类食品的新鲜度分类，实现了上乘的分类准确率，这一技术的发展将有助于客户的业务优化，减少销售次品或腐烂产品的风险，并通过及时销售和处置减少食品浪费，同时实现企业的可持续高品值发展。
PDFa year ago
基于图像的多任务饮食评估：食物识别和份量估算
本研究提出了一种端到端的多任务学习框架，可以同时实现食品分类和食品份量估计，通过使用 L2 范数的软参数共享和特征适应方法，提高了图像饮食评估的性能和预测准确率。
PDF4 years ago
CVPRFoodX-251: 精细化食物分类数据集
该研究提出了 FoodX-251 数据集，包含 251 个细分食品类别和 158,000 张图片，可用于评估计算机视觉模型以识别不同食品之间的视觉相似性。我们为 40,000 张图像提供了经过人工验证的标签，用作验证和测试。这个数据集已经被
PDF5 years ago
结合弱监督和网络监督学习对食品图像进行分类
本文研究如何通过最小化数据编辑从网络数据中正确分类包含多个共同食品类别的图像，并使用弱监督学习方法增强深度学习模型来提高分类识别准确度。
PDF7 years ago