多尺度拼图重构网络的食品图像识别

近年来,食品图像识别由于在健康饮食管理、无人餐厅等领域的广泛应用而受到了越来越多的关注.不同于其他物体识别任务,食品图像属于细粒度图像,具有较高的类内差异性和类间相似性,而且食品图像没有固定的语义模式和空间布局,这些特点使得食品图像识别更具挑战性.为此,提出了一种用于食品图像识别的多尺度拼图重构网络（multi-scale jigsaw and reconstruction network,MJR-Net）.MJR-Net由拼图重构模块、特征金字塔模块和通道注意力模块这3部分组成.拼图重构模块使用破坏重构学习方法将原始图像进行破坏和重构,以提取局部的判别性细节特征;特征金字塔模块可以融合不同尺寸的中层特征,以捕获多尺度的局部判别性特征;通道注意力模块对不同特征通道的重要程度进行建模,以增强判别性的视觉模式,减弱噪声干扰.此外,还使用A-softmax和Focal损失,分别从增大类间差异和修正分类样本的角度优化网络.MJR-Net在ETH Food-101,Vireo Food-172和ISIA Food-500这3个食品数据集上进行实验,分别取得了90.82%,91.37%和64.95%的识别准确率.实验结果表明,与其他食品图像识别方法相比,MJR-Net表现出较大的竞争力,并在Vireo Food-172和ISIA Food-500上取得了最优识别性能.全面的消融实验和可视化分析证明了该方法的有效性.     

食品图像识别方法综述

食品与人类的行为、健康和文化等密切相关.社交网络、移动网络和物联网等泛在网络产生了食品大数据,这些大数据与人工智能,尤其是快速发展的深度学习催生了新的交叉研究领域食品计算.作为食品计算的核心任务之一,食品图像识别同时是计算机视觉领域中细粒度视觉识别的重要分支,因而具有重要的理论研究意义,并在智慧健康、食品智能装备、智慧...     

融合三元卷积神经网络与关系网络的小样本食品图像识别

食品识别在食品健康和智能家居等领域获得了广泛关注。目前大部分的食品识别工作是基于大规模标记样本的深度神经网络,这些工作无法有效地识别只有少量样本的类别,因此小样本食品识别是一个亟待解决的问题。目前基于度量学习的小样本识别方法着重于探究样本之间的相似度信息,忽略了类内与类间更加细粒度的区分。学习类内与类间区分信息的主流方法是基于线性度量函数的三元卷积神经网络,然而对于食品图像而言,线性度量函数的鉴别能力不足。为此,引入可学习的关系网络作为三元卷积神经网络的非线性度量函数,进一步提出了一种基于非线性度量的三元神经网络用于小样本食品识别方法。该方法使用三元神经网络学习图像的特征嵌入表示,然后采用鉴别能力更强的关系网络作为非线性度量函数,基于端到端的训练方式来学习类内与类间更加细粒度的区分信息。此外,提出了一种可以使模型训练更加稳定的三元组样本在线采样方案。通过在Food-101,VIREO Food-172和ChineseFoodNet食品数据集上的实验结果可知,相比基于孪生网络的小样本学习方法,所提方法的性能平均提高了3.0%,相比基于线性度量函数的三元神经网络的方法,所提方法的性能平均提升了1.0%。文中还探究了损失函数的阈值、三元组采样的参数和初始化方式对实验性能的影响。