Advancing Food Nutrition Estimation via Visual-Ingredient Feature Fusion

📄 arXiv: 2505.08747v1 📥 PDF

作者: Huiyan Qi, Bin Zhu, Chong-Wah Ngo, Jingjing Chen, Ee-Peng Lim

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-13

备注: Accepted for publication in ACM International Conference on Multimedia Retrieval 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出视觉-成分特征融合方法以提升食品营养估计

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 营养估计 视觉特征 成分识别 数据集构建 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有的营养估计方法受限于缺乏带有营养注释的数据集，导致进展缓慢。
  2. 本文提出了FastFood数据集和视觉-成分特征融合方法，以整合视觉信息和成分特征，提升营养估计的准确性。
  3. 在FastFood和Nutrition5k数据集上的实验结果表明，所提方法在不同模型上均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

营养估计是促进健康饮食和减轻与饮食相关健康风险的重要组成部分。尽管在食品分类和成分识别等任务上取得了一定进展，但由于缺乏营养注释的数据集，营养估计的进展仍然有限。为了解决这一问题，本文引入了FastFood数据集，包含84,446张图像，涵盖908个快餐类别，并提供成分和营养注释。此外，提出了一种新的模型无关的视觉-成分特征融合（VIF²）方法，通过整合视觉和成分特征来增强营养估计。在训练过程中，通过同义词替换和重采样策略提高成分的鲁棒性。成分感知的视觉特征融合模块结合成分特征和视觉表示，以实现准确的营养预测。实验结果表明，所提方法在不同的基础模型上（如Resnet、InceptionV3和ViT）均有效，验证了成分信息在营养估计中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决营养估计中缺乏有效数据集的问题，现有方法在准确性和鲁棒性上存在不足，尤其是在成分信息的利用上。

核心思路：通过引入FastFood数据集和视觉-成分特征融合（VIF²）方法，整合视觉特征与成分信息，从而提高营养估计的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、成分特征提取、视觉特征融合和测试阶段。在训练过程中，采用同义词替换和重采样策略增强成分特征的鲁棒性。

关键创新：最重要的创新在于提出了视觉-成分特征融合模块，该模块有效结合了成分特征与视觉表示，显著提升了营养预测的准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了多种基础网络（如Resnet、InceptionV3和ViT），并在测试阶段通过数据增强和多数投票策略优化成分预测，确保了模型的稳定性和准确性。

📊 实验亮点

在FastFood和Nutrition5k数据集上的实验结果显示，所提方法在不同基础模型上均取得了显著的性能提升，尤其是在营养预测的准确性上，较基线模型提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括食品营养分析、健康饮食推荐系统以及饮食监测工具。通过准确的营养估计，能够帮助用户做出更健康的饮食选择，降低与饮食相关的健康风险，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Nutrition estimation is an important component of promoting healthy eating and mitigating diet-related health risks. Despite advances in tasks such as food classification and ingredient recognition, progress in nutrition estimation is limited due to the lack of datasets with nutritional annotations. To address this issue, we introduce FastFood, a dataset with 84,446 images across 908 fast food categories, featuring ingredient and nutritional annotations. In addition, we propose a new model-agnostic Visual-Ingredient Feature Fusion (VIF$^2$) method to enhance nutrition estimation by integrating visual and ingredient features. Ingredient robustness is improved through synonym replacement and resampling strategies during training. The ingredient-aware visual feature fusion module combines ingredient features and visual representation to achieve accurate nutritional prediction. During testing, ingredient predictions are refined using large multimodal models by data augmentation and majority voting. Our experiments on both FastFood and Nutrition5k datasets validate the effectiveness of our proposed method built in different backbones (e.g., Resnet, InceptionV3 and ViT), which demonstrates the importance of ingredient information in nutrition estimation. https://huiyanqi.github.io/fastfood-nutrition-estimation/.