用于食物垃圾分类的深度学习
计算机视觉与模式识别
2020-02-11 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
全球为人类消费生产的食物中有三分之一——约13亿吨——每年被损失或浪费。通过对个体消费者的食物垃圾进行分类并提高对相关措施的认知，可显著减少可避免的食物浪费。在本研究中，我们利用深度学习对安装在食物垃圾桶顶部摄像头所拍摄的五十万张图像中的食物垃圾进行分类。我们专门设计了一个深度神经网络，用于在每次食物垃圾被投入垃圾桶时对其进行分类。我们的方法展示了如何调整深度学习网络以最佳地从可用训练数据中学习。
引用
@article{arxiv.2002.03786,
title = {Deep Learning for Classifying Food Waste},
author = {Amin Mazloumian and Matthias Rosenthal and Hans Gelke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03786},
year = {2020}
}