饮食摄入量的评估主要依赖于自我报告工具,后者容易出现测量错误。饮食评估方法越来越多地纳入了技术进步,特别是基于图像的方法,以解决这些局限性和进一步的自动化。基于图像的方法可以通过自动估算由移动设备捕获的图像来自动估算饮食摄入量来减轻用户负担和偏见。在本文中,我们提出了一个“能量密度图”,该图是从RGB图像到食物的能量密度的像素到像素映射。然后,我们将“能量密度图”与相关的深度图合并在一起,该图由深度传感器捕获以估计食物能量。在Nutrition5K数据集上评估了所提出的方法。实验结果表明,与基线方法相比,结果的改善,平均误差为13.29 kcal,平均误差的平均百分比误差为13.57%,而食物的估计能量的平均百分比误差为13.57%。
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