Долгожданный ICCV 2021 уже здесь. Придерживаясь корпоративной миссии «помочь всем лучше питаться и жить лучше», эта конференция Meituan была посвящена применению технологий компьютерного зрения в области крупномасштабного мелкозернистого анализа пищевых продуктов.
16 октября, 19:00-22:30 по пекинскому времени,Департамент визуального интеллекта Meituan объединится с Институтом вычислительных технологий, Китайской академией наук, Пекинским университетом Чжиюань и Барселонским университетом., совместно с известными экспертами и учеными в области пищевых вычислений со всего мира провести обмены мнениями и дискуссии на тему «LargeFineFoodAI».
Программа семинара будет разделена на следующие три части: Из-за влияния эпидемии весь процесс будет проводиться онлайн (Подробнее о том, как принять участие, читайте в конце статьи.).
01 Invited Talk
Международная конференция ICCV по компьютерному зрению, одна из трех ведущих конференций в области компьютерного зрения, выбирает «LargeFineFoodAI» в качестве темы семинара и впервые фокусируется на детальном распознавании и поиске крупномасштабных изображений продуктов питания. На долгожданную сессию обмена мы пригласили трех ведущих экспертов отрасли, чтобы представить последние теоретические и практические результаты применения компьютерного зрения в пищевой промышленности.
Еда является важным источником физического здоровья и душевного удовольствия для всех, но диетические предпочтения человека могут не обязательно соответствовать его физической форме. Для большинства людей очень сложно найти баланс между здоровой и счастливой едой. В идеале диета каждого человека должна быть адаптирована к его индивидуальной модели питания. Таким образом, этот обмен будет посвящен тому, как построить личную модель питания и карту питания.
Новый инструмент для регистрации пищевых продуктов, FoodLog Athl, появился для использования в службах здравоохранения и оценки диеты, связанных с питанием. С точки зрения диетологов или пользователей, осуществляющих мониторинг, инструмент может поддерживать распознавание изображений продуктов питания, оценку питательной диеты, расчет пищевой ценности продуктов питания и другие функции. Кроме того, в этом обмене будут представлены ключевые научные выводы, такие как роль инструмента до и после COVID-19, а также изменения в соответствующей статистике пищевых продуктов.
Нейронные сети стали одной из самых мощных систем прогнозирования. Среди них байесовская парадигма глубокого обучения использует вероятность в качестве цели обучения архитектуры и параметров нейронной сети и количественно определяет неопределенность прогноза посредством апостериорного распределения. В этом обмене мы обсудим, зачем нужна оценка неопределенности и как ее моделировать и измерять.В то же время, чтобы еще больше продемонстрировать ценность ее применения, мы исследуем, как идентификация пищевых продуктов использует неопределенность для моделирования.
02 Challenge Report
Задача, организованная этим семинаром на тему «Распознавание и поиск изображений больших масштабов продуктов питания», также привлекла участие многих влиятельных команд в стране и за рубежом, включая Университет Цинхуа, Китайский университет науки и технологии, Нанкинский университет науки и технологий, Барселонский университет, Сингапурский университет науки и технологий Наньян; в конкурсе приняли участие 143 отечественные и зарубежные команды, включая Alibaba, DeepBlue Technology, OPPO и Joy Times.
Конкурс разделен на два основных трека: крупномасштабное детальное распознавание изображений продуктов питания и мелкозернистый поиск крупномасштабных изображений продуктов питания, а выбор основан на окончательных результатах и представленных технических решениях. Следующие команды-победители семинара также сообщат всем о своих результатах соревнований и технических решениях.
Таблица 1. Рейтинг команд-3 лучших в конкурсе «Крупное признание мелкозернистых продуктов питания» на ICCV 2021
Таблица 2. Рейтинг команд-3 лучших в конкурсе «Масштабный поиск мелкозернистого корма» на ICCV 2021
Преимущество: набор данных постоянно открыт
В этом конкурсе мы предлагаем набор данных с более чем 1000 мелких категорий продуктов питания и более 500 000 изображений, включая китайскую и западную еду. С помощью экспертов по продуктам питания была создана единая онтология продуктов питания путем объединения и адаптации существующей системы классификации продуктов питания. Количество изображений в каждой категории находится в диапазоне [153; 1999], и по сравнению с существующими наборами данных о еде это отражает больший дисбаланс категорий и создает большие проблемы для идентификации и поиска! Пользуясь возможностью этого семинара и конкурса, мы также продолжим публиковать этот набор данных, который окажет ценную помощь в продвижении применения компьютерного зрения в области анализа продуктов питания.
Вознаграждение за взаимодействие
10.16, в отчете по результатам конкурса-челленджа, онлайн-зрители, участвовавшие в опросе и взаимодействии, получат возможность выиграть следующие призы, с нетерпением жду ваших вопросов и вызовов!
03 Oral Presentation
Согласно официальным новостям ICCV, в этом году было подано в общей сложности 6 236 статей, что примерно на 50% больше, чем на предыдущей сессии; в итоге было принято 1 617 статей, уровень приема составил 25,9%. Семинар LargeFineFoodAI призвал к анализу пищевых продуктов и получил высококачественные бумажные отзывы, кульминацией которых стали две принятые статьи из Университета Карнеги-Меллона и Университета Пердью. Авторы двух статей также будут приглашены для представления замечательных отчетов и интерпретаций.
Люди воспринимают еду как небо.Когда мы используем технологию компьютерного зрения для нового исследования продуктов питания, как заставить всех питаться лучше, более научно и здорово? Ждем ответов вместе с нами!
Чтобы принять участие в конференции, нажмите и удерживайте QR-код выше, затем ответьте «LargeFineFoodAI», и вы будете автоматически добавлены в группу технического обмена LargeFineFoodAI2021.
полная повестка дня:fooband-workshop.meituan.com/fooband2021. …