![](/images/graphics-bg.png)
Enhanced Mask R-CNN for Chinese Food Image Detection
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Food image detection plays an essential role in visual object detection, considering its applicability in solutions that improve people’s nutritional status and thus their health-care.
At present, most food detection technologies are aimed at Western food and Japanese food, but few at Chinese foods.
In this work, we exert effort to establish a Chinese food image dataset called CF-108 that can be used as an essential data basis for Chinese food image detection.
The CF-108 dataset contains most Chinese dishes and covers large variations in presentations of the same category.
In addition, we introduce a training architecture that replaces the traditional convolution in mask region convolutional neural network (Mask R-CNN) with depthwise separable convolution, namely, Mask R-DSCNN, to reduce the expensive computation cost.
Experiments demonstrate that Mask R-DSCNN can significantly reduce resource consumption and improve Chinese food images’ detection efficiency without hurting too much accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Y.& Xu, X.& Yuan, C.. 2020. Enhanced Mask R-CNN for Chinese Food Image Detection. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196622
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Y.…[et al.]. Enhanced Mask R-CNN for Chinese Food Image Detection. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196622
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Y.& Xu, X.& Yuan, C.. Enhanced Mask R-CNN for Chinese Food Image Detection. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196622
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196622
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)