食物图像分析——55页PPT带你学习食物图像分析相关研究进展

【导读】近期，西班牙巴塞罗那大学数学系MAIA部门的副教授 Petia Radeva 在

人工智能国际会议 A2IC 2018（Artificial Intelligence International Conference）上作了一场关于食物图像分析的报告，详细讲解了当前计算机视觉中食物图像识别相关研究和应用。PPT内容深入浅出，也分析了“为什么食物图像分析需要使用深度学习？”以及当前遇到的挑战，比如大规模食物数据集的缺失，食物之间内部不同类的不确定性等等，最后也提出了一系列相关方法来尝试解决这些问题，对食物图像识别分析的同学可以仔细学习。

摘要

近年来，基于深度学习技术的计算机视觉取得了令人惊奇的发展进步，实际中解决了人脸识别，自动驾驶等从未想象过的自动化问题。然而，食物图像识别在计算机视觉领域发展有限，在本次演讲中，我们回顾了食物图像分析领域的研究现状，并重点关注两大研究方向：不确定感知多任务食物识别和跨模态检索。在讨论了已有的研究方法之后，我们对食品图像分析的潜在研究、社会和经济影响进行了分析和讨论。

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附PPT 全文

参考链接：

https://premc.org/conferences/a2ic-artificial-intelligence/

http://www.cvc.uab.es/people/petia/

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