Name: deep neural networks for image-based dietary assessment
Uploaded: 2021-03-13T15:00:00
Duration: 13 min 19 s
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लेखक नकली-खाद्य छवि डेटासेट प्रदान करने के लिए ऑस्ट्रेलिया के न्यूकैसल विश्वविद्यालय से तमारा बुचर का शुक्रिया अदा करना चाहते हैं । इस काम को यूरोपीय संघ के क्षितिज 2020 अनुसंधान और नवाचार कार्यक्रमों (अनुदान संख्या 863059 - एफएनएस-क्लाउड, 769661 - एसएएएम) द्वारा समर्थित किया गया था; और स्लोवेनियाई अनुसंधान एजेंसी (अनुदान संख्या P2-0098) । यूरोपीय संघ और स्लोवेनियाई अनुसंधान एजेंसी के डिजाइन, विश्लेषण या इस लेख के लेखन में कोई भूमिका नहीं थी ।

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

हाल के वर्षों में, खाद्य छवियों 10 ,11, 12, 21, 23,25,26,29,31,33को पहचानने के लिए एक उपयुक्त समाधान के रूप में गहरे तंत्रिका नेटवर्क को कई बार मान्य किया गया है। इस लेख में प्रस्तुत हमारा कार्य इस1,2को और साबित करने का कार्य करता है । एकल-आउटपुट खाद्य छवि मान्यता दृष्टिकोण सीधा है और इसका उपयोग सरल अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है जहां केवल एक खाद्य या पेय पदार्थ वाली छवियां2की उम्मीद हैं।
खाद्य छवि विभाजन दृष्टिकोण सामान्य रूप से खाद्य छवियों को पहचानने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त लगता है, खाद्य पदार्थों की संख्या पर किसी भी प्रतिबंध के बिना1। क्योंकि यह छवि के प्रत्येक व्यक्तिगत पिक्सेल को वर्गीकृत करके काम करता है, यह न केवल छवि में खाद्य पदार्थों की किसी भी संख्या को पहचानने में सक्षम है, बल्कि यह भी निर्दिष्ट करता है कि एक खाद्य पदार्थ कहां स्थित है, साथ ही यह कितना बड़ा है। उत्तरार्द्ध का उपयोग खाद्य वजन अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, खासकर यदि या तो संदर्भ वस्तु या एक निश्चित दूरी के कैमरे के साथ उपयोग किया जाता है।
खाद्य छवि डेटासेट 3,22, 27,30, 36,37,38,39,40,41,42कीउपलब्धता के संबंध में कुछ काम किया गया है, और हमें उम्मीद है कि भविष्य में और अधिक किया जाएगा, खासकर जब यह दुनिया भर के विभिन्न क्षेत्रों से खाद्य छवि डेटासेट एकत्र करने के लिए आता है, जो और अधिक मजबूत समाधान विकसित करने में सक्षम होगा। वर्तमान में, स्वचालित खाद्य छवि मान्यता समाधानों की सटीकता अभी तक मानव स्तर की सटीकता35तक नहीं पहुंची है, और अपर्याप्त आकार और गुणवत्ता के खाद्य छवि डेटासेट के उपयोग के कारण बड़े हिस्से में यह संभावना है।
भविष्य में, हमारा लक्ष्य वास्तविक दुनिया की छवियों पर विकसित प्रक्रियाओं का मूल्यांकन करना होगा। सामान्य तौर पर, इस फ़ील्ड में डेटासेट में अक्सर नियंत्रित वातावरण या छवियों में ली गई छवियां होती हैं जिन्हें मान्यता के लिए मैन्युअल रूप से अनुकूलित किया जाता था। यही कारण है कि सभी विभिन्न खाद्य और पेय वस्तुओं को शामिल करने के लिए एक बड़ी और विविध वास्तविक दुनिया खाद्य छवि डेटासेट इकट्ठा करना महत्वपूर्ण है जिसे व्यक्ति पहचानना चाहते हैं। इस दिशा में पहला कदम खाद्य मान्यता चैलेंज द्वारा प्रदान किया गया था, जिसमें वास्तविक दुनिया की खाद्य छवियों19का एक डेटासेट शामिल था, लेकिन दुनिया भर से और आहार विशेषज्ञों के सहयोग से खाद्य छवियों पर इस दृष्टिकोण को मान्य करने के लिए आगे काम करने की जरूरत है ।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>HARDWARE</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NVIDIA GPU</td>
			<td>NVIDIA</td>
			<td>N/A</td>
			<td>An NVIDIA GPU is needed as some of the software frameworks below will not work otherwise. https://www.nvidia.com</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SOFTWARE</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Caffe</td>
			<td>Berkeley AI Research</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Caffe is a deep learning framework. https://caffe.berkeleyvision.org</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CLoDSA</td>
			<td>J&#243;nathan Heras</td>
			<td>N/A</td>
			<td>CLoDSA is a Python image augmentation library. https://github.com/joheras/CLoDSA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Google API Client</td>
			<td>Google</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Google API Client is a Python client library for Google&#39;s discovery based APIs. https://github.com/googleapis/google-api-python-client</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JavaScript Segment Annotator</td>
			<td>Kota Yamaguchi</td>
			<td>N/A</td>
			<td>JavaScript Segment Annotator is a JavaScript image annotation tool. https://github.com/kyamagu/js-segment-annotator</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MMDetection</td>
			<td>Multimedia Laboratory, CUHK</td>
			<td>N/A</td>
			<td>MMDetection is an object detection toolbox based on PyTorch. https://github.com/open-mmlab/mmdetection</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NVIDIA DIGITS</td>
			<td>NVIDIA</td>
			<td>N/A</td>
			<td>NVIDIA DIGITS is a wrapper for Caffe that provides a graphical web interface. https://developer.nvidia.com/digits</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OpenCV</td>
			<td>Intel</td>
			<td>N/A</td>
			<td>OpenCV is a library for computer vision. https://opencv.org</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Python</td>
			<td>Python Software Foundation</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Python is a programming language. https://www.python.org</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyTorch</td>
			<td>Facebook AI Research</td>
			<td>N/A</td>
			<td>PyTorch is a machine learning framework. https://pytorch.org</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ubuntu OS</td>
			<td>Canonical</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Ubuntu 14.04 is the OS used by the authors and offers compatibility with all of the software frameworks and tools above. https://ubuntu.com</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

deep neural networks for image-based dietary assessment

मैन्युअल आहार मूल्यांकन दृष्टिकोणों से जुड़े मुद्दों और लागतों के कारण, काम को कम करने और गति देने और इसकी गुणवत्ता बढ़ाने के लिए स्वचालित समाधानों की आवश्यकता होती है। आज, स्वचालित समाधान एक व्यक्ति के आहार का सेवन बहुत सरल तरीके से रिकॉर्ड करने में सक्षम हैं, जैसे कि स्मार्टफोन कैमरे के साथ एक छवि लेना। इस लेख में, हम आहार मूल्यांकन के लिए इस तरह के छवि आधारित दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित करेंगे । खाद्य छवि मान्यता समस्या के लिए, गहरे तंत्रिका नेटवर्क ने हाल के वर्षों में कला की स्थिति हासिल की है, और हम इस क्षेत्र में अपना काम पेश करते हैं। विशेष रूप से, हम पहली बार एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला का उपयोग करके खाद्य और पेय छवि मान्यता के लिए विधि का वर्णन करते हैं, जिसे न्यूट्रीनेट कहा जाता है। यह विधि, गहरे सीखने-आधारित खाद्य छवि मान्यता के शुरुआती दिनों में किए गए अधिकांश शोध की तरह, प्रति छवि एक उत्पादन तक सीमित है, और इसलिए कई खाद्य या पेय पदार्थों वाली छवियों के लिए अनुपयुक्त है। यही कारण है कि खाद्य छवि विभाजन करने वाले दृष्टिकोण काफी अधिक मजबूत होते हैं, क्योंकि वे छवि में किसी भी संख्या में खाद्य या पेय पदार्थों की पहचान करने में सक्षम होते हैं। इसलिए हम खाद्य छवि विभाजन के लिए दो तरीके भी पेश करते हैं - एक पूरी तरह से कन्वोल्युशनल नेटवर्क (एफसीएन) पर आधारित है, और दूसरा गहरे अवशिष्ट नेटवर्क (ResNet) पर।

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Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

इस लेख में प्रस्तुत काम का लक्ष्य मोबाइल उपकरणों द्वारा ली गई छवियों से खाद्य और पेय पदार्थों की स्वचालित मान्यता के लिए प्रौद्योगिकी विकसित करना है। प्रौद्योगिकी में दो अलग-अलग दृष्टिकोण शामिल हैं - पहला खाद्य छवि मान्यता करता है जबकि दूसरा खाद्य छवि विभाजन करता है।

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