Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi"

Berna Gonca Kerimoğlu
5 yıl önce
İzleme sayısı:

1 Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi Sinem Aslan 1,2, Gianluigi Ciocca 1, Raimondo Schettini 1 1 Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milano, Italy 2 Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü, Ege Üniversitesi, İzmir, Türkiye

2 İçerik Diyet gözetimi için otonom sistemlerin önemi Gıda imgelerinin analizinde evrişimsel (convolutional) sinir ağları kullanan çalışmalara genel bakış SegNet modeli Performans sonuçları: o Gıda imgelerinin anlamsal bölütlenmesi o Gıda bölgelerinin ve gıdaya ait-olmayan bölgelerin bölütlenmesi

3 Motivasyon Düşük kilolu 4% Obez 20% Fazla kilolu 34% Normal kilolu 42% Çocukların %32 si fazla kilolu ya da obez *2014 TÜİK verileri (15 yaş üstü)

4 Diyet gözetimi Geleneksel klinik yöntemler Otomatik diyet gözetimi

5 Otomatik diyet gözetimi Önişlem Gıda bölütleme (Food segmentation) Gıda tanıma (Food recognition) Miktar kestirimi ve kalori ölçme

6 Otomatik diyet gözetimi Önişlem Gıda bölütleme imgelerinin anlamsalgıda bölütlemesi tanıma (Food segmentation) (semantic segmentation) (Food recognition) Miktar kestirimi ve kalori ölçme

7 Gıda bölütlemede derin öğrenme çözümleri Kawano et al., 2014 Kagaya et al, 2015 Ao & Ling, 2015 Singla et al., 2016 Giocca et al., 2017 Meyers et al., 2015 Shimoda & Yanai, 2015 Dehais et al., 2016 Bolanos&Radeva, 2016 Veri kümesi Food201-segmented (12K imge) UEC-FOOD100 (12K-13K images) 821 imgeden oluşan gıda veri kümesi Food101, UECFood256, EgocentricFood Notlar Gıda (türü) tanıma /sınıflandırma ImageNet de ilklendirilmiş DeepLab yöntemi ile anlamsal bölütleme GrabCut bölütleme algoritmasını ilklendirmek üzere gıda imgelerinin kapsayan kutu ile tespit etme Bölge genişleme/birleştime yöntemine yönetmek üzere gıda sınırlarını tahminleme Gıda yerini bulma ve gıda türü tanıma

daha az örnek içeren kategoriler iptal edildi.

8 Veri kümesi Piksel işaretlemeleri olan tek gıda imgeleri veri kümesi: UNIMIB tepsi görüntüsü, 73 gıda kategorisi, 3616 gıda örneği 4 ten daha az örnek içeren kategoriler iptal edildi. 65 gıda kategorisini içeren 1010 tepsi görüntüsü her gıda kategorisinin %70 i eğitim ve %30 u test kümesinde kullanıldı.

9 Katkımız Bir derin evrişimsel (convolutional) kodlayıcı-kodçözücü mimarisi olan SegNet kullanılarak iki tür gıda-bölütlemesi incelenmiştir: Gıda bölütleme Anlamsal gıda bölütleme Girdi imgesi Gerçek referans (Ground truth) Girdi imgesi Gerçek referans (Ground truth)

10 SegNet Badrinarayanan, V., Kendall, A., & Cipolla, R. (2017). Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Transactions on PAMI, 39(12),

11 Parametreler Kodlayıcı, ImageNet üzerinde önceden öğrenilmiş VGG-16 modeli ve kodçözücü, MSRA ile ilklendirildi İmgeler uzun kenarı 500 piksel olacak şekilde yeniden boyutlandırıldı. Ağ eğitiminde tüm pikseller için toplamı alınan cross-entropy kayıp fonksiyonu kullanıldı öğrenme oranı ve 0.9 momentum değeri ile Stochastic Gradient Descent eniyileme uygulandı. Her bir model eğitimi NVIDIA Tesla K40 GPU ile yaklaşık 33 saat sürdü.

12 Niceliksel performans G: Global doğruluk C: Sınıf bazında ortalama doğruluk miou: Mean Intersection over Union BF: Sınıf F1 ölçütü Cov: Covering RI: Rank Index VOI: Variation of Information

13 Niteliksel performans sonuçları Anlamsal bölütleme (65 gıda türü + 1 arkaplan)

14 Niteliksel performans sonuçları Gıda bölütleme (gıda ve arkaplan)

15 Teşekkürler...

Benzer belgeler

Yapı Kredi Bankası Ar-Ge Çalışmaları Araştırma, Vizyon ve Uygulama. Eğitmen: Onur AĞIN

Yapı Kredi Bankası Ar-Ge Çalışmaları Araştırma, Vizyon ve Uygulama Eğitmen: Onur AĞIN 2016 Biz Kimiz? Kuruluş 9Eylül 2013 14 Kişilik bir Takım 11 Ar-Ge Mühendisi 2 Ar-Ge Koordinatörü 1 Müdür Yenilik Prototip