| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-03-08 13:50
3次元モデルを用いた深層学習に基づく食材の残量推定に関する一実験
○高田大夢・佐藤周平・高 尚策・唐 政（富山大） |
| 抄録 |
（和） |
近年の深層学習技術の発展に伴い，食品や食材を含む様々なものを対象とした画像認識手法が多数提案されている．しかし，食品や食材は劣化が早い場合が多く，加えて種類も膨大であるため，実物の学習データセットを用意するのは困難である．そこで本研究では，食材の残量推定を目的として，3次元モデルを学習データに用いる深層学習ベースの手法の研究を行っている．本発表では初期段階として，球などの単純な物体に対して実験を行ったので，その結果を報告する． |
| （英） |
With the recent development of deep learning techniques, many image recognition methods have been proposed for various objects including foods and ingredients. However, preparing training datasets of real objects is difficult, because foods and ingredients often deteriorate quickly and a number of those types are large. Therefore, we have been studying a deep learning-based image recognition method which uses 3D models as training dataset. In this paper, we focus on an estimation of remaining amount of food ingredients, and we conduct an experiment on a simple sphere as an initial step of our study, and report its result. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 画像認識 / 食材 / 3Dモデル / / / / |
| （英） |
deep learning / image recognition / food ingredients / 3D model / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, pp. 393-394, 2022年3月. |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT IIEEJ AS CG-ARTS |
| 開催期間 |
2022-03-08 - 2022-03-08 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
映像表現・芸術科学フォーラム2022（Expressive Japan 2022) |
| テーマ（英） |
Expressive Japan 2022 |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IIEEJ |
| 会議コード |
2022-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
3次元モデルを用いた深層学習に基づく食材の残量推定に関する一実験 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
An Experimental Study on Estimating Residual Quantity of Foodstuff based on Deep Learning using 3D Model |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） |
画像認識 / image recognition |
| キーワード(3)（和/英） |
食材 / food ingredients |
| キーワード(4)（和/英） |
3Dモデル / 3D model |
| キーワード(5)（和/英） |
/ |
| キーワード(6)（和/英） |
/ |
| キーワード(7)（和/英） |
/ |
| キーワード(8)（和/英） |
/ |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
高田 大夢 / Hiromu Takata / タカタ ヒロム |
| 第1著者 所属（和/英） |
富山大学 (略称： 富山大)
University Of Toyama (略称： Univ. Of Toyama) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
佐藤 周平 / Syuhei Sato / サトウ シュウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） |
富山大学 (略称： 富山大)
University Of Toyama (略称： Univ. Of Toyama) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
高 尚策 / Shangce Gao / コウ ショウサク |
| 第3著者 所属（和/英） |
富山大学 (略称： 富山大)
University Of Toyama (略称： Univ. Of Toyama) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
唐 政 / Zheng Tang / トウ セイ |
| 第4著者 所属（和/英） |
富山大学 (略称： 富山大)
University Of Toyama (略称： Univ. Of Toyama) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第5著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第6著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第7著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第8著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第9著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第10著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第11著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第12著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第13著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第14著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第15著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第16著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第17著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第18著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第19著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第20著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-03-08 13:50:00 |
| 発表時間 |
90分 |
| 申込先研究会 |
IIEEJ |
| 資料番号 |
AIT2022-147 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.10 |
| ページ範囲 |
pp.393-394 |
| ページ数 |
2 |
| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |