著者
菊田 遥平 染谷 悠一郎 Rybicki Leszek
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

Deep Learningを用いた画像判別は解決したタスクとして認識されているが、サービス化に際しては実用に足る性能を発揮するために数多くの困難が存在する。 クックパッドにおける料理きろくサービスを題材として、料理画像判別におけるアーキテクチャの工夫と出力クラス数の調整や物体検出との組み合わせなどによる総合的な判別性能向上に関して解析した結果とその効果を報告する。

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740.pdf https://t.co/AR1lXWoeuC
最近、料理を画像認識するタスクで、赤ちゃんが料理カテゴリに誤認識されやすいという論文を見た。 https://t.co/zuJQ11iqmg てことは、世間の母親の「食べちゃいたいくらいかわいい」というコメントって、頭の中では本当に料理カテゴリに分類されている可能性が・・・。
「クックパッドにおけるDeep Learningを用いた料理画像判別の取り組み」料理/非料理の2値分類において非料理をmulticlassにすることで精度あげつつPrecision/Recallのバランスを取ってて面白い https://t.co/Vzd9udtu1I

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