移动应用
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机器学习在食品安全中的新兴应用
今天分享一篇最近由美国乔治亚大学的Xiangyu Deng发表在Annual Review of Food Science and Technology上的综述。文章对食品安全和公共卫生特定领域下的机器学习进行了介绍，回顾近期和显著的进展，并讨论挑战和潜在的缺陷。
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FoodTracker：一种由AI驱动的食品检测移动应用程序
本次介绍的是来自加拿大麦吉尔（McGill）大学电气与计算机工程系，于2019年9月发表在arXiv.org上的文章。文中，作者介绍了一个可利用智能手机内置摄像头，仅使用手机有限的计算资源就可识别餐食中多个食物种类及其营养信息的移动应用程序——FoodTracker。该程序将深度卷积神经网络与YOLOv2结合，实现多对象同时识别和定位，得到的mAP接近80%，同时神经网络结构小巧且计算成本低廉。
