I detta papper introducerar vi Recept1M, en ny storskalig, strukturerad corpus över 1m matlagning recept och 800k mat bilder. Som den största allmänt tillgängliga insamlingen av receptdata, Recipe1M ger möjlighet att utbilda modeller med hög kapacitet på anpassade, multimodala data. Med hjälp av dessa data tränar vi ett neuralt nätverk för att hitta en gemensam inbäddning av recept och bilder som ger imponerande resultat på en bild-recept hämtning uppgift. Dessutom visar vi att legalisering genom tillägg av en hög nivå klassificering mål både förbättrar hämtning prestanda att konkurrera med den hos människor och möjliggör semantiska vektor aritmetik. Vi postulerar att dessa inbäddningar kommer att ge en grund för ytterligare undersökning av Recipe1M dataset och livsmedel och matlagning i allmänhet. Kod, data och modeller är allmänt tillgängliga 1. * bidrog lika mycket. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF hittar en gemensam inbäddning av recept och bilder för hämtning av bilder-recept.
Learning Cross-Modal Embeddings for Cooking Recipes and Food Images
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}