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.