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通过三维物体缩放进行食物容量估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的框架，通过利用3D食物模型和场景中的物理参考，从2D图像中估计食物的容量和能量。该方法通过重现具有估计姿态的食物的3D模型图像，来估计输入图像中摄像头和食物物体的姿态。我们还介绍了一个新的数据集，SimpleFood45，其中包含45种食物的2D图像和相应的注释，包括食物的容量、重量和能量。我们的方法在这个数据集上的平均误差为31.10千卡（17.67%），表现优于现有的分量估计方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的框架，通过利用3D食物模型和场景中的物理参考，从2D图像中估计食物的容量和能量。
- 该方法通过重现具有估计姿态的食物的3D模型图像，来估计输入图像中摄像头和食物物体的姿态。
- 研究介绍了一个新的数据集SimpleFood45，包含45种食物的2D图像和相应的注释，包括食物的容量、重量和能量。
- 该方法在SimpleFood45数据集上的平均误差为31.10千卡（17.67%），表现优于现有的分量估计方法。
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