NutritionVerse-3D: A 3D Food Model Dataset for Nutritional Intake Estimation

要約

タイトル：NutritionVerse-3D：栄養素摂取量推定のための3Dフードモデルデータセット

要約：
– 50歳以上の成人の77％が自分の住処で老いを過ごしたいと考えている。そのため、適切な栄養摂取を確保することは大きな課題である。
– 65歳以上の高齢者の4人に1人が栄養失調であることが報告されており、栄養失調と生活の質の低下との直接的な関連があるため、食品の栄養摂取を効率的に追跡する方法について多くの研究が行われている。
– 機械学習やコンピュータビジョンの最近の進歩により、食品の栄養追跡を自動化する方法が提供されるようになってきているが、正確に栄養素を特定するには高品質な大規模データセットが必要である。
– 既存のデータセットとは異なり、栄養情報を持つ3Dモデルのコレクションでは、任意の視点/カメラ角度の無限の2Dイメージを作成できる。本研究では、高品質な3Dフードモデルを迅速かつ一貫して収集するための方法論を開発し、105の3Dフードモデルを含む高品質で高解像度の大規模データセットであるNutritionVerse-3Dを紹介している。
– これらのモデルにより、大量の食品摂取シーン、多様でカスタマイズ可能なシーンレイアウト、無限のカメラ設定と照明条件が可能となる。NutritionVerse-3Dは、栄養感知の機械学習を加速するためのオープンなイニシアチブの一環として公開されている。

要点：
– 50歳以上の成人の77％が自分の住処で老いを過ごしたいと考えている。
– 栄養失調が生活の質の低下に直接的に関連している。
– 自動化された栄養追跡方法には、正確な栄養素の特定に必要な高品質な大規模データセットが必要である。
– NutritionVerse-3Dは、高品質な3Dフードモデルを収集するための方法論を開発した結果として作成された、大規模な高品質で高解像度のデータセットである。
– NutritionVerse-3Dは、任意の視点/カメラ角度の無限の2Dイメージを作成できることを可能にし、大量の食品摂取シーン、多様でカスタマイズ可能なシーンレイアウト、無限のカメラ設定と照明条件が可能である。

要約(オリジナル)

77% of adults over 50 want to age in place today, presenting a major challenge to ensuring adequate nutritional intake. It has been reported that one in four older adults that are 65 years or older are malnourished and given the direct link between malnutrition and decreased quality of life, there have been numerous studies conducted on how to efficiently track nutritional intake of food. Recent advancements in machine learning and computer vision show promise of automated nutrition tracking methods of food, but require a large high-quality dataset in order to accurately identify the nutrients from the food on the plate. Unlike existing datasets, a collection of 3D models with nutritional information allow for view synthesis to create an infinite number of 2D images for any given viewpoint/camera angle along with the associated nutritional information. In this paper, we develop a methodology for collecting high-quality 3D models for food items with a particular focus on speed and consistency, and introduce NutritionVerse-3D, a large-scale high-quality high-resolution dataset of 105 3D food models, in conjunction with their associated weight, food name, and nutritional value. These models allow for large quantity food intake scenes, diverse and customizable scene layout, and an infinite number of camera settings and lighting conditions. NutritionVerse-3D is publicly available as a part of an open initiative to accelerate machine learning for nutrition sensing.

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提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI