領學術科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
作為食品計算的一個主要任務，食品圖像檢索近年來受到了廣泛的關注。然而，食品圖像檢索面臨著兩個主要的挑戰(zhàn)。首先，食品圖像具有細粒度的特點，這意味著不同食品類別之間的視覺差異可能很小，這些差異只能在圖像的局部區(qū)域中觀察到。其次，食品圖像包含豐富的語義信息，如食材、烹飪方式等，這些信息的提取和利用對于提高檢索性能至關重要。為解決這些問題，本實驗基于預訓練的視覺Transformer（Vision Transformer，ViT）模型提出了一種增強ViT的哈希網(wǎng)絡（enhanced ViT hash network，EVHNet）。針對食品圖像的細粒度特點，EVHNet中設計了一個基于卷積結構的局部特征增強模塊，使網(wǎng)絡能夠學習到更具有代表性的特征。為更好地利用食品圖像的語義信息，EVHNet中還設計了一個聚合語義特征模塊，根據(jù)類令牌特征來聚合食品圖像中的語義信息。本實驗提出的EVHNet模型在貪婪哈希、中心相似量化和深度極化網(wǎng)絡3 種流行的哈希圖像檢索框架下進行評估，并與AlexNet，ResNet50、ViT-B_32和ViT-B_16 4 種主流網(wǎng)絡模型進行比較，在Food-101、Vireo Food-172、UEC Food-256 3 個食品數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，EVHNet模型在檢索精度上的綜合性能優(yōu)于其他模型。
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