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通过三维物体缩放进行食物容量估计
本研究提出了一种新的框架，通过利用 3D 食物模型和场景中的物理参考，从 2D 图像中估计食物的容量和能量。该方法通过重现具有估计姿态的食物的 3D 模型图像，来估计输入图像中摄像头和食物物体的姿态。我们还介绍了一个新的数据集，Simple
PDF3 months ago
利用单一成分分类模型识别食品图像中的多种成分
本研究提出了一种改进的方法来识别从食物图像中分割出的成分，使用定位和滑动窗口技术定位成分的候选区域，并使用基于 CNN 的单成分分类模型将这些区域分配到成分类别中。为了解决多成分识别中的处理速度挑战，提出了一种新的模型修剪方法，提高了分类模
PDF5 months ago
AI4Food-NutritionFW: 面向自动合成和分析饮食行为的新型框架
利用图像处理和人工智能的最新进展，本文提出了 AI4Food-NutritionFW 框架，用于根据可配置的饮食习惯创建食物图像数据集，并通过多维度指标评估个体的饮食行为健康指数，取得了令人期待的结果。
PDF10 months ago
基于聚类的条件扩散模型用于食物图像生成
基于条件扩散模型和聚类的训练框架，名为 ClusDiff，用于生成高质量和代表性食物图像，并用 Food-101 数据集进行评估，与现有的图像生成方法相比，性能有所提高；同时展示了 ClusDiff 生成的合成食物图像在 VFN-LT 数据
PDF10 months ago
自监督食品预训练中的特征抑制对比度
通过对食物图像进行对比自监督学习，提出了一种减少视图间相互信息的方法（FeaSC），并且在公开食物识别数据集上提高了分类准确度，并在下游分割任务上取得了优秀的结果。
PDFa year ago
ECCV结构感知生成网络用于从图像生成食谱
本研究提出了一个单纯使用食品图片和配料来生成食品烹饪说明的结构感知生成网络，通过无监督学习的方式，提取句子级别的树状结构标签，并将其与生成的目标食谱树形结构相结合。实验表明该方法能产生高质量连贯的食谱，而且在基准的 Recipe1M 数据集
PDF4 years ago
CVPR反向烹饪：从食物图像生成菜谱
本文介绍了一种逆向烹饪系统，利用图像和推断的食材同时生成烹饪说明，能够更好地预测食材，并且相比检索法，可以产生更有吸引力的高质量菜谱。
PDF6 years ago