講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-10-26 15:25
食事画像領域分割データセットの作成とその活用 ○岡本開夢・Cho Jaehyeong・會下拓実・柳井啓司(電通大) HCS2019-50 |
抄録 |
(和) |
現在、領域分割の画像データセットは多数公開されているが、そのなかで食事におけるカテゴリは少数に
限られている。また、食事画像データセットも多数公開されているが、画像毎に単独の食事名がアノテーションされ
たものが大部分である。また、画像に複数の食事がバウンディングボックス付きでアノテーションされているのは
UECFood などごく少数に留まっており、さらに詳細に画素毎にアノテーションされたデータセットで大規模なもの
は存在していない。一方、食事画像における正確な食事量やそのカロリー量の推定には、画像内における食事領域の
面積に対して関連しており、食事領域の領域分割が不可欠である.そこで、本研究ではUECFood-100 のうち1万枚
の画像に画素単位のアノテーションを付加しマスク画像を作成することで、領域分割モデルの学習データセットとし
て利用できるようにした。GrabCut を用いることでアノテーションコストを削減した。さらに、550 枚のラーメン画
像だけスープやトッピングを考慮し詳細にアノテーションを行い、ラーメン画像に対して細かな領域分割及び領域マ
スクからの食事画像生成することで、食事マスク画像における活用例を示した。 |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
深層学習 / 食事領域分割データセット / ラーメンデータ・セット / 画像生成 / / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 252, HCS2019-50, pp. 59-64, 2019年10月. |
資料番号 |
HCS2019-50 |
発行日 |
2019-10-19 (HCS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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HCS2019-50 |
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