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Inverse Cooking

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产品描述

通过对大规模 Recipe1M 数据集的评估,相对于成分预测的先前基线提高了性能。传统上,图像到配方问题已经被公式化为检索任务,其中基于嵌入空间中的图像相似性得分从固定数据集中检索配方。这些系统的性能很大程度上取决于数据集的大小和多样性,以及学习嵌入的质量。

直接从食物图像生成食谱的新方法能产生比基于检索的方法更有吸引力的食谱。因此,Facebook AI 研究员通过对大规模 Recipe1M 数据集的评估,相对于成分预测的先前基线提高了性能。从图像生成配方需要同时了解构成培养皿的成分以及它们经历的任何处理,例如切片或与其他成分混合。

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