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Food Recognition

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/chairiq/FoodCNNs

공식 코드

Deep learning approaches in food recognition

https://github.com/chishengchen/resvmamba

공식 코드

Res-VMamba: Fine-Grained Food Category Visual Classification Using Selective State Space Models with Deep Residual Learning

https://github.com/is2ai/central-asian-food-dataset

공식 코드

A Central Asian Food Dataset for Personalized Dietary Interventions, Extended Abstract

https://github.com/jianing-qiu/parnet

공식 코드

Mining Discriminative Food Regions for Accurate Food Recognition

https://github.com/liuxindazz/FeaSC

공식 코드

Feature-Suppressed Contrast for Self-Supervised Food Pre-training

https://github.com/mshukor/vlpcook

공식 코드

Vision and Structured-Language Pretraining for Cross-Modal Food Retrieval

https://github.com/peiyu-georgia-li/cheffusion-multimodal-foundation-model-integrating-recipe-and-food-image-generation

공식 코드

ChefFusion: Multimodal Foundation Model Integrating Recipe and Food Image Generation

https://github.com/RameezI/dishscan

Food Ingredients Recognition through Multi-label Learning

https://github.com/powerli2002/ChineseFoodNet-Resnet50

ChineseFoodNet: A large-scale Image Dataset for Chinese Food Recognition

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.