用于堆肥养分估算的厨房厨余垃圾图像分割与分类
计算机视觉与模式识别
2024-01-30 v1
摘要
全球对大量食物浪费的日益关注，迫切需要创新解决方案以促进净零生活方式并减少排放。LILA 家用堆肥机提供了一种便捷途径，可将厨房碎屑和日常食物废料回收为营养丰富的优质堆肥。为了获取所产堆肥的营养信息，我们创建并标注了一个大型高分辨率厨房厨余垃圾图像数据集，包含 19 个营养类别的分割掩码。利用该数据集，我们在厨余垃圾分割上对四种最先进的语义分割模型进行了基准测试，有助于评估氮、磷或钾的堆肥质量。实验表明，使用分割模型来识别日常生活中产生的厨余垃圾具有可期的结果。根据实验，采用 MIT-B5 主干的 SegFormer 取得了最佳性能，平均交并比（mIoU）为 67.09。我们还提供了基于类别的结果，以促进对不同厨余垃圾类别的进一步分析。
引用
@article{arxiv.2401.15175,
title = {Kitchen Food Waste Image Segmentation and Classification for Compost Nutrients Estimation},
author = {Raiyan Rahman and Mohsena Chowdhury and Yueyang Tang and Huayi Gao and George Yin and Guanghui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15175},
year = {2024}
}