在这个追求健康饮食的时代，智能技术正逐步融入我们的日常生活。想象一下，一款应用能够自动识别你餐盘中的食物，精准估算卡路里，为你量身定制营养计划——这一切，如今变得更加触手可及！

研究背景

在饮食管理中，图像食物识别技术扮演着至关重要的角色。它不仅能够助力自动化餐食追踪，还能实现个性化营养规划。然而，背景噪音干扰、同类食物间的高相似性和不同拍摄角度、光线、分辨率带来的领域偏移问题，一直是困扰这一领域的难题。

为攻克这些难题，梁爽与谷宇院士团队发表在Foods 期刊的《A Coarse-to-Fine Feature Aggregation Neural Network with a Boundary-Aware Module for Accurate Food Recognition》提出了一种基于多级卷积神经网络的框架——CBDTN，通过引入边界感知模块 (BAM) 和变形ROI池化 (DRP) 等技术，显著提升了食物识别的准确性和鲁棒性。

研究主要内容

该研究提出了一种名为CBDTN的多阶段深度学习框架，用于解决食物识别中的复杂问题。该框架由三个主要模块组成：

• ConvNeXt骨干网络：用于高质量特征提取。

• BAM和DRP：增强边缘感知能力，并通过空间注意力机制优化全局特征。

• Transformer编码器和NetRVLAD模块：捕捉全局上下文关系并聚合特征，减少同类食物间差异和因拍摄条件变化导致的识别偏差，提升食物识别的一致性和可靠性。

研究过程与结果

1.数据集与实验设置

研究团队在三个公开的食物识别数据集上进行了实验：

• Food-5k：包含5000张图像，分为食物和非食物两类。

• Food-101：包含101类食物，共101,000张图像。

• Food-2k：包含2000类食物，共1,036,564张图像，是当前最大的食物识别数据集。

2.实验结果

• Food-5k数据集：Top-1准确率达到99.80%。

• Food-101数据集：Top-1准确率达到99.17%。

• Food-2k数据集：Top-1准确率达到85.87%，Top-5准确率达到98.28%。

这些结果表明，CBDTN框架在多个数据集上均显著优于现有方法，展现了其卓越的跨领域性能和鲁棒性。

3.消融实验通过消融实验验证了各模块的有效性，证明了边界感知模块、变形ROI池化和NetRVLAD模块在提升模型性能中的重要作用。

图文赏析

图1.提议的框架。该框架由三个模块组成，包括基于ConvNeXt的骨干，BAM和DRP，以及用于食品识别的带有NetRVLAD模块的transformer编码器。

图2.基于ConvNeXt网络的详细结构。

图3.可变形ROI池化模块的结构。

图4.全局及局部特征编码模块结构。

研究总结

该研究提出的CBDTN框架通过多阶段特征提取和聚合，有效解决了食物识别中的类内差异和类间相似性问题。其在多个数据集上的优异表现，为智能饮食管理系统奠定了坚实基础，有望广泛应用于自动餐食追踪、卡路里估算、个性化营养规划等实际场景，为人们的健康饮食管理提供更智能、高效的解决方案。

原文出自 Foods 期刊：https://www.mdpi.com/3152372

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/foods

作者团队介绍

梁爽 副教授

首都医科大学

首都医科大学生物医学工程学院副教授。在计算机视觉领域深入开展图像多元特征提取、少样本特征表达、多层级特征融合等方面的研究，主持国家自然科学基金青年项目、市教委课题等纵向及横向项目4项；参与国家863计划项目、国家重大/重点研发项目、国家自然基金面上项目等3项；发表SCI及EI收录论文17篇；获国际计算机奥林匹克竞赛金牌2枚，银牌1枚，铜牌1枚。兼任中国生物医学工程学会康复工程分会青年委员，担任《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》、《The AAAI Conference on Artificial Intelligence》等本领域期刊及会议审稿人。

谷宇 教授

首都医科大学

俄罗斯工程院外籍院士；首都医科大学生物医学工程学院教授、博士研究生导师，现任生物医学工程学院院长，国家级人才项目获得者。长期从事检测技术与自动化装置、人工智能技术及应用等方面的研究，主持完成国家863计划项目、国家重大/重点研发项目、国际合作重点专项、国家自然基金重点/面上项目、省部级重点专项、德国科学基金会面上项目等纵向项目20余项；发表SCI收录论文260余篇；授权发明专利23项，俄罗斯专利4项，德国专利2项；两项成果分别达到国际领先与国际先进水平；为相关企业创造效益8亿余元。获得中国国家教育部自然科学奖一等奖。兼任中国医疗保健国际交流促进会副秘书长、中国生物医学工程学会康复工程分会常务理事，担任《Biosensors & Bioelectronics》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等20余种本领域期刊编委及审稿人。

Foods 期刊介绍

主编：Arun K. Bhunia, Purdue University, USA

期刊主题涵盖食品研究相关各方面。目前已被 Scopus、SCIE (Web of Science)、PubMed 等数据库收录。

2023 Impact Factor：4.7

2023 CiteScore：7.4

Time to First Decision：14.5 Days

Acceptance to Publication：2.5 Days