膳食评估中基于深度学习的食物热量估计方法
计算机视觉与模式识别
2018-02-20 v4
摘要
肥胖症的治疗要求肥胖患者记录每日所有食物摄入量。计算机视觉已被引入以从食物图像中估计热量。为了提高食物热量估计中检测的准确性并减少体积估计的误差，本文提出了一种热量估计方法。为估计食物热量，需要俯视图和侧视图。使用 Faster R-CNN 检测食物和校准对象。使用 GrabCut 算法获取每种食物的轮廓。然后利用食物及对应对象估计体积。最后估计每种食物的热量。实验结果表明该估计方法是有效的。
引用
@article{arxiv.1706.04062,
title = {Deep Learning-Based Food Calorie Estimation Method in Dietary Assessment},
author = {Yanchao Liang and Jianhua Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.04062},
year = {2018}
}
备注
12 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1705.07632