Människor gillar mat fotografering eftersom de uppskattar mat. Bakom varje måltid finns en berättelse som beskrivs i ett komplext recept och, tyvärr, genom att helt enkelt titta på en livsmedelsbild har vi inte tillgång till dess tillagningsprocess. Därför introducerar vi i detta papper ett omvänt matlagningssystem som återskapar matlagningsrecept med matbilder. Förutsägelse; (2) vi kan få högkvalitativa recept genom att utnyttja både bild och ingredienser; (3) vårt system kan producera mer övertygande recept än hämtning baserade metoder enligt mänsklig bedömning. Vi gör kod och modeller allmänt tillgängliga 1. Vårt system förutsäger ingredienser som uppsättningar med hjälp av en ny arkitektur, modellera deras beroenden utan att införa någon ordning, och sedan genererar matlagning instruktioner genom att ta hand om både bild och dess infererade ingredienser samtidigt. Vi utvärderar omfattande hela systemet på den storskaliga Recept1M dataset och visar att (1) vi förbättrar prestanda w.r.t. Tidigare basvärden för ingrediensen
REF arbetade med att generera matlagningsinstruktioner genom att sluta sig till ingredienser från en bild.
Inverse Cooking: Recipe Generation From Food Images
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}