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深層学習による食事画像から料理の抽出に関する研究
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205224
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20522423b8466a-5cb5-4ebe-968f-178100301717
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z82-6Q-03.pdf (1.5 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層学習による食事画像から料理の抽出に関する研究 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||
| 著者名 |
朱, 子宜
× 朱, 子宜
× 戴, 莹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 現在悪い食事習慣による糖尿病や肥満の人が増えている。そして食事の摂取量を記録する必要である。しかし、伝統的な食事をノートで自書きをすることは退屈で効率低いという問題がある。そこで、食事画像から料理の部分を抽出して料理中の食材を分析という自動的に摂取した食材を記録する方法を提案する。この研究によって毎日簡単に食事記録することを目指す。本稿ではFaster R-CNNを用いた食事画像から単品料理を抽出するモデルとResnetから転移学習を用いて単品料理から食材識別するモデルを構築する。また単品料理を抽出する際に使用するアンカーボックスのサイズも調整して、性能向上する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 211-212, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
