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- Titel:
Diabetes60 — Inferring Bread Units From Food Images Using Fully Convolutional Neural Networks
- Dokumenttyp:
- Konferenzbeitrag
- Autor(en):
- Christ, P. F.; Schlecht, S.; Ettlinger, F.; Grün, F.; Heinle, C.; Tatavatry, S.; Ahmadi, S.; Diepold, K.; Menze, B. H.
- Seitenangaben Beitrag:
- 1526-1535
- Stichworte:
- computer vision; feedforward neural nets; image colour analysis; image sensors; learning (artificial intelligence); regression analysis; RGB-D; diabetes patients; CNN; computer vision task; western dishes; fully-convolutional neural networks; inferring bread units; Diabetes60; RGB image data; reasonable nutritional information; BU regression task; RGB images; inferred depth maps; RGB-D input data; BU values; expert assessments; Microsoft Kinect v2 sensor; BU meals; food images; Diabetes; Three-d... »
- Dewey-Dezimalklassifikation:
- 620 Ingenieurwissenschaften
- Herausgeber:
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Kongress- / Buchtitel:
- 2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)
- Kongress / Zusatzinformationen:
- Venice, Italy
- Ausrichter der Konferenz:
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Datum der Konferenz:
- 22-29 Oct. 2017
- Jahr:
- 2017
- Jahr / Monat:
- 2017-10
- Monat:
- Oct
- Seiten:
- 1526-1535
- Print-ISBN:
- 978-1-5386-1035-0
- E-ISBN:
- 978-1-5386-1034-3
- Reviewed:
- ja
- Sprache:
- en
- Volltext / DOI:
- doi:10.1109/ICCVW.2017.180
- TUM Einrichtung:
- Lehrstuhl für Datenverarbeitung
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