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insight - Lebensmittelerkennung
Großer Datensatz von Echtzeit-Punktwolken von Lebensmitteln aus Einzelansichten als Benchmark
Wir stellen einen großen, realitätsnahen Datensatz von 3D-Punktwolken von 100 Lebensmittelklassen vor, der für die Entwicklung und Bewertung von 3D-Klassifizierungsmodellen verwendet werden kann.
Von der Kantinenküche zu den täglichen Mahlzeiten: Verallgemeinerung der Lebensmittelerkennung auf praxisorientiertere Szenarien
Durch die Einführung neuer Benchmarks für Lebensmittelbilder aus dem Alltag (DailyFood-172 und DailyFood-16) und eines einfachen, aber effektiven Baseline-Verfahrens namens Multi-Cluster Reference Learning (MCRL) kann die Übertragbarkeit von auf standardisierten Datensätzen trainierten Lebensmittelerkennungsmodellen auf die Praxis verbessert werden.
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