基于改进残差网络的中式菜品识别模型 
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Chinese Food Recognition Model Based on Improved Residual Network
南京信息工程大学自动化学院, 江苏 南京 210044
图 & 表
图 1. 模型结构
Fig. 1. Model structure
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图 2. RNA网络结构
Fig. 2. RNA network structure
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图 3. RNA-A的卷积结构
Fig. 3. Convolution structure of RNA-A
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图 4. RNA-B的卷积结构
Fig. 4. Convolution structure of RNA-B
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图 5. RNA-C的卷积结构
Fig. 5. Convolution structure of RNA-C
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图 6. 注意力机制模块的基本结构
Fig. 6. Basic structure of attention mechanism module
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图 7. TL学习示意图
Fig. 7. Schematic of TL learning
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图 8. Food208数据集样图示例
Fig. 8. Samples in Food208 dataset
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图 9. Food292数据集样图示例
Fig. 9. Samples in Food292 dataset
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图 10. 不同卷积神经网络在数据集Food208和Food292上训练时所需的时间
Fig. 10. Time required for training different CNNs on Food208 and Food292 datasets
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表 1不同数据集中训练集与测试集的图片数量
Table1. Image numbers of training dataset and test dataset for different datasets
| Dataset | Training | Test |
|---|
| Food208 | 128016 | 20214 | | Food292 | 70082 | 17521 |
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表 2模型参数设置
Table2. Model parameter setting
| Parameter | Content |
|---|
| Input size | 224 pixel×224 pixel | | Epoch | 200 | | Batch size | 90 | | Optimizer | Adam | | Dropout parameter | 0.4 |
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表 3不同卷积神经网络在Food208、Food292数据集上的识别准确率
Table3. Recognition accuracies of different CNNs on Food208 and Food292 datasets
| Convolutional neural network | Food208 | Food292 |
|---|
| Inception-v3[16] | 70.52% | 80.65% | | ResNet-18[17] | 74.64% | 82.41% | | Inception-v4[18] | 79.51% | 83.16% | | Inception-ResNet-v1[18] | 79.93% | 85.53% | | Inception-ResNet-v2[18] | 80.36% | 86.10% | | RNA | 83.66% | 90.31% |
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表 4当损失函数为(2)式时不同卷积神经网络的准确率
Table4. Accuracies of different CNNs when loss function is formula (2)
| Convolutional neural network | Food208 | Food292 |
|---|
| Inception-v3 | 69.52% | 79.53% | | ResNet-18 | 73.15% | 81.12% | | Inception-v4 | 78.30% | 81.91% | | Inception-ResNet-v1 | 78.21% | 84.46% | | Inception-ResNet-v2 | 78.95% | 84.95% | | RNA | 82.50% | 89.10% |
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表 5不同epoch下RNA-TL得到的准确率
Table5. Accuracies obtained by RNA-TL under different epochs
| Epoch | Food208 | Food292 |
|---|
| 50 | 78.95% | 85.63% | | 100 | 80.22% | 87.02% | | 150 | 82.13% | 89.23% | | 200 | 83.60% | 90.31% | | 250 | 83.62% | 90.32% |
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邓志良, 李磊. 基于改进残差网络的中式菜品识别模型[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(6): 0610019. Deng Zhiliang, Li Lei. Chinese Food Recognition Model Based on Improved Residual Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(6): 0610019.
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