基于 Inception 架构的图像烹饪状态识别

厨房机器人需要正确理解烹饪环境才能继续执行烹饪活动。然而，与目标检测相比，目标状态检测至今未得到充分研究。本文提出了一种深度学习方法，用于厨房机器人从图像中识别不同的烹饪状态。我们特别研究了 Inception 架构的性能，并提出了一种基于 Inception 模型的改进架构来分类不同的烹饪状态。该模型在不同层和优化器方面进行了稳健分析。在烹饪数据集上的实验结果表明，所提出的模型可以成为烹饪状态识别问题的潜在解决方案。