Sammanfattning av denna webbsida: Automatiska bildigenkänningssystem för livsmedel minskar processen för uppskattning av intag av livsmedel och kostbedömning. På grund av livsmedelsbildernas karaktär är deras erkännande dock en särskilt utmanande uppgift, vilket är anledningen till att traditionella metoder på området har uppnått en låg klassificeringsnoggrannhet. Djupa neurala nätverk har överträffat sådana lösningar, och vi presenterar en ny strategi för problemet med mat och dryck bilddetektering och igenkänning som använder en nydefinierad djup konvolutionella neurala nätverk arkitektur, som kallas NutriNet. Arkitekturen var inställd på en igenkänningsdatauppsättning innehållande 225,953 512 × 512 pixelbilder av 520 olika mat- och dryckesartiklar från ett brett spektrum av livsmedelsgrupper, där vi uppnådde en klassificeringsnoggrannhet på 86,72%, tillsammans med en noggrannhet på 94,47% på en detektionsdatauppsättning som innehåller 130,517 bilder. Vi utförde också en verklig test på en datauppsättning av självförvärvade bilder, kombinerat med bilder från patienter med Parkinsons sjukdom, alla tagna med hjälp av en smartphone kamera, uppnå en topp-fem noggrannhet på 55%, vilket är ett uppmuntrande resultat för verkliga bilder. Dessutom testade vi NutriNet på University of Milano-Bicocca 2016 (UNIMIB2016) mat image dataset, där vi förbättrade på den medföljande utgångs igenkänning resultat. En utbildning på nätet genomfördes för att kontinuerligt finjustera modellen för erkännande av mat och dryck på nya bilder. Modellen används i praktiken som en del av en mobilapp för kostbedömning av patienter med Parkinsons sjukdom.
NutriNets dataset REF innehåller 225, 953 bilder från 520 mat- och dryckesklasser men är begränsat till centraleuropeiska matartiklar.
NutriNet: A Deep Learning Food and Drink Image Recognition System for Dietary Assessment
{'venue': 'Nutrients', 'journal': 'Nutrients', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}