【摘 要】
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随着社交网络的快速发展,人们通常会上传、分享和记录食物图片,因此食物图像分类的应用价值也越来越大,对食品推荐、营养搭配、烹饪文化等方面都产生了积极的影响。尽管食物图像分类有着巨大的应用潜力,但从图像中识别食物仍然是一项具有挑战性的任务。为了解决食物的细粒度识别问题,本文提出了一种基于自我监督预处理的食物图像分类模型,通过自我监督的学习方式更高程度地学习食物图像特征。该模型在基于密集连接网络的食物图
【机 构】
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浙江理工大学 信息学院,杭州310018;浙江省电子商务促进中心,杭州310004
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随着社交网络的快速发展,人们通常会上传、分享和记录食物图片,因此食物图像分类的应用价值也越来越大,对食品推荐、营养搭配、烹饪文化等方面都产生了积极的影响。尽管食物图像分类有着巨大的应用潜力,但从图像中识别食物仍然是一项具有挑战性的任务。为了解决食物的细粒度识别问题,本文提出了一种基于自我监督预处理的食物图像分类模型,通过自我监督的学习方式更高程度地学习食物图像特征。该模型在基于密集连接网络的食物图像分类模型DenseFood基础上搭建,采用上下文恢复的自我监督策略,将训练好的网络权重用于初始化Den
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