要約
栄養および食事モニタリングのためのコンピュータ ビジョン アプリケーションへの関心の高まりにより、食品の高度な 3D 再構成技術の開発が行われています。
しかし、高品質のデータが不足しており、産学間の協力が限られているため、この分野の進歩は制約されています。
3D 再構成における最近の進歩に基づいて、私たちは MetaFood ワークショップと、物理的情報に基づいた 3D 食品再構成への挑戦を主催します。
この課題は、目に見えるチェッカーボードをサイズ基準として使用して、2D 画像から食品の体積精度の高い 3D モデルを再構築することに焦点を当てています。
参加者は、簡単、中、難しいといったさまざまな難易度の選択された 20 の食品の 3D モデルを再構築するという課題を課されました。
簡単レベルでは 200 枚の画像が提供され、中レベルでは 30 枚の画像が提供され、ハード レベルでは再構成用の画像が 1 枚だけ提供されます。
合計 16 チームが最終テスト段階で結果を提出しました。
この課題で開発されたソリューションは、3D 食品再構成において有望な結果を達成し、食事評価と栄養モニタリングのための分量推定を改善する大きな可能性を秘めています。
このワークショップの課題とデータセットへのアクセスの詳細については、https://sites.google.com/view/cvpr-metafood-2024 をご覧ください。
要約(オリジナル)
The increasing interest in computer vision applications for nutrition and dietary monitoring has led to the development of advanced 3D reconstruction techniques for food items. However, the scarcity of high-quality data and limited collaboration between industry and academia have constrained progress in this field. Building on recent advancements in 3D reconstruction, we host the MetaFood Workshop and its challenge for Physically Informed 3D Food Reconstruction. This challenge focuses on reconstructing volume-accurate 3D models of food items from 2D images, using a visible checkerboard as a size reference. Participants were tasked with reconstructing 3D models for 20 selected food items of varying difficulty levels: easy, medium, and hard. The easy level provides 200 images, the medium level provides 30 images, and the hard level provides only 1 image for reconstruction. In total, 16 teams submitted results in the final testing phase. The solutions developed in this challenge achieved promising results in 3D food reconstruction, with significant potential for improving portion estimation for dietary assessment and nutritional monitoring. More details about this workshop challenge and access to the dataset can be found at https://sites.google.com/view/cvpr-metafood-2024.
arxiv情報
| 著者 | Jiangpeng He,Yuhao Chen,Gautham Vinod,Talha Ibn Mahmud,Fengqing Zhu,Edward Delp,Alexander Wong,Pengcheng Xi,Ahmad AlMughrabi,Umair Haroon,Ricardo Marques,Petia Radeva,Jiadong Tang,Dianyi Yang,Yu Gao,Zhaoxiang Liang,Yawei Jueluo,Chengyu Shi,Pengyu Wang |
| 発行日 | 2024-07-12 14:15:48+00:00 |
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