plate2art

Dal piatto all'arte

Progetto relativo al corso di Visual Information Processing and Management anno 2021/2022.

Struttura

• art_classification: codice e modelli neurali per la classificazione dei quadri
• art_dataset_preprocessing: codice per il preprocessing del dataset di quadri
• bot: codice per il bot
• image_quality: codice per la stima di brightness e rumore
• image_similarity_nn: codice per trovare quadri simili all'input sfruttando reti neurali
• image_similarity_classic: codice per trovare quadri simili all'input sfruttando metriche handcrafted
• segmentation: codice per la rete YOLO per food detection

TODO:

• Bot:
  • Image quality
  • Similarity
• Riconoscimento immagini di bassa qualità:
  • immagini sfocate/rumorose -> PIQE
  • immagini sovraesposte/sottoesposte -> media luminanza
• Segmentazione:
  • Trovare piatto / riconoscere se non è presente il piatto -> YOLO
• Classificazione:
  • Fine tuning Neural Net di quadri
  • Valutazione usando metriche classiche
• Similarity:
  • Feature extraction dalla NN e confronto con feature immagine piatto - approccio NN
  • Feature extraction e confronto con feature immagine piatto - approccio classico HOG - histogram colore
  • Valutazione usando metriche qualitative