中国食物ChineseFoodNet

中国食物难以识别的原因如下： (1)相同种类的菜却具有不能的外观，因为大多数相同的中国的食物具有不同的成分和不同的烹饪方法，即使对于人眼来说，图像也具有极大的差异； (2)由于复杂的噪声和多样的背景，我们很难对造成进行建模，中国食物的图像是在各种环境和复杂的背景下拍摄的，例如昏暗的光线，蒸汽环境，强烈的反射，盛菜的器具不同等等。 在本文中，我们还提出了一种新的隶属于投票方式的两步数据融合的方法。投票方式虽然简单但是融合结果很有效，我们采用Resnet152，Densenet121，Densenet169，Densenet201和VGG19-BN作为预测的模型，然后用投票的方式对这些模型的预测结果进行融合，把它称作“TastyNet”,我们提出的方法在验证集上的top-1准确率为81.43%，在测试集上的top-1准确率为81.55%，和单一网络的最高相比，在验证集上提高了2.38%，在训练集上面提高了2.33%. 该数据库除美的集团和旗下科研机构外，不可用于其他商业用途，违者必究责任。