食品科学和技术的基于深度学习的图像识别:端到端的工作流程和特定领域的解决方案

科学领域:

• 食品科学 食品科学 食品科学
• 计算机视觉 计算机视觉
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 深度学习图像识别正在改变食品科学应用,如分类和安全.
• 采用受限于分散的做法,缺乏指导和不一致的方法.

研究的目的:

• 合成一个模块化,端到端的工作流程,用于食品科学中的深度学习.
• 为了应对数据稀缺,注释问题和子模型集成等挑战.

主要方法:

• 审查食品图像识别当前的实践和挑战.
• 为工作流组件开发特定领域的策略.
• 检查三个案例研究,以说明应用和障碍.

主要成果:

• 介绍了从任务制定到应用的全面工作流程.
• 建议针对特定领域的策略用于数据精制,注释,预处理,增强和集成.
• 突出了包括有限数据和整合障碍在内的共同挑战.

结论:

• 在食品科学中,需要标准化的工具包和平台来实现可靠,可泛化的计算机视觉.
• 应对当前的挑战将提高人工智能解决方案的可复制性和可扩展性.
• 未来的努力应集中在统一的工具链和集成平台上,以实现现实世界的影响.