畳み込みニューラルネットワークによる調理中のスープ料理重量の回帰推定手法
CNN-Based Weight Estimation of Soup in Pots

2021年07月26日

料理を作るとき、必ずしもレシピにある分量通りに作るとは限らない。その際、調味料の分量を適切に調節するには、料理の分量を正確に把握する必要があるが、鍋を秤に載せて測るのは煩雑である。そこで、スマートフォンのカメラで撮影した鍋の画像から、中の料理の重量を推定する手法を提案した。本研究ではスープ料理の分量推定にフォーカスし、料理が入った鍋の画像と重量から成るデータセットを作成して、CNNを訓練することで、高精度の重量推定を達成した。

When cooking food, you do not necessarily follow the quantities given in the recipe. In such a case, it is necessary to know the exact amount of food to adjust the amount of seasonings appropriately. However, it is cumbersome to measure the pot on a scale during cooking. To solve this problem, we proposed a method to estimate the weight of the food in a pot from the image of the pot taken by a smartphone camera. In this study, we focused on estimating the portion size of soup dishes, and creating a dataset consisting of images of the pot containing the dishes and their weights. By training a CNN using the dataset, we achieved highly accurate food weight estimation.

Kenshiro Sato, Matthew Ishige, Yoshihiro Kawahara

Contact: ksato@akg.t.u-tokyo.ac.jp