2、用于食物图像识别的深度卷积网络

用于食物图像识别的深度卷积网络

1. 引言

食物在我们的日常生活中至关重要，它为身体提供必要的营养和能量，以维持免疫系统健康、修复细胞和组织等基本功能。然而，不健康的饮食习惯可能导致肥胖、糖尿病和高胆固醇血症等慢性疾病。据世界卫生组织（WHO）统计，1980 年至 2014 年间，全球肥胖率翻了一番多，13%的人肥胖，39%的成年人超重，肥胖还可能引发骨关节炎、哮喘、癌症等多种疾病。因此，准确评估食物摄入量对于降低慢性疾病风险至关重要，这就需要一个高精度且优化的食物图像识别系统。

食物图像识别是一个复杂的问题，吸引了科学界的广泛关注。早期的方法包括 Fisher Vector，它利用 Fisher 核在局部层面分析食物图像的视觉特征；还有袋状视觉词（BOW）表示法，通过对图像块的仿射不变描述符进行向量量化。此外，Matsuda 等人提出了一种综合方法，结合多种技术识别和分类图像中的食物。Bossard 等人引入了 Food - 101 基准数据集，并提出随机森林挖掘方法。

随着计算机视觉、机器学习和处理速度的进步，深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN），因其稀疏交互、参数共享和等变表示等独特属性，在食物图像分类中得到广泛应用。许多研究使用预训练模型（如 AlexNet 和 EfficientNetB0）或开发新的深度 CNN 算法，在不同数据集上取得了不错的准确率。但仍有改进空间，本文旨在提出一种高精度、优化的食物图像识别模型——FRCNN。

2. CNN 架构

卷积神经网络（CNNs）是一种深度人工神经网络，用于处理网格模式输入（如图像）的目标检测和识别任务。它与人工神经网络（ANNs）结构相似，采用前馈架构，将节点分为不同层，输