暌違已久的ICCV 2021如約而至。秉持著“幫大家吃得更好，生活更好”的企業使命，本次大會美團將焦點集中在了計算機視覺技術在大規模細粒度食品分析領域的應用。
北京時間10月16日19:00-22:30，美團視覺智慧部將攜手中科院計算所、北京智源以及巴塞羅那大學，與來自全球的食品計算領域的知名專家學者一起，就“LargeFineFoodAI”主題展開交流研討。
研討會議程將重點分為以下三個部分，因疫情影響，全程採用線上方式進行（參與方式詳見文章底部）。
01 Invited Talk
作為計算機視覺方向的三大頂會之一的ICCV國際計算機視覺大會，以“LargeFineFoodAI”為研討主題、聚焦大規模食品影像的細粒度識別與檢索尚屬首次。在備受期待的分享環節，我們邀請到三位業內頂尖專家，帶來關於計算機視覺在食品領域應用的最新理論和實踐成果。
食物是每個人身體健康和精神愉悅的重要來源，但是個人的飲食偏好未必能與其身體素質相匹配。對於大多數人來說，在健康飲食和快樂飲食之間達到平衡是非常困難的。理想情況下，應該為每個人構建其專屬的食物模型來定製其飲食。因此本次分享將圍繞如何構建個人專屬食物模型及食物圖譜展開。
一款新型的食物日誌工具 FoodLog Athl橫空出世，它可用於與飲食相關的醫療保健及飲食評估服務。該工具從營養師或監控使用者角度出發，可以支援食物影像識別，營養膳食評估、食物營養值測算等多項功能。 此外，本次分享還將介紹該工具在 COVID-19 前後發揮的作用以及相關食物統計資料變化等關鍵科研成果。
神經網路已成為最強大的預測系統之一。其中深度學習的貝葉斯正規化將概率作為神經網路架構和引數的學習目標，並通過後驗分佈對預測的不確定性進行量化。本次分享中我們將探討為什麼需要不確定性估計、以及如何對其進行建模和測算等，同時為了進一步展示其應用價值，我們將探討食品識別如何利用不確定性進行建模。
02 Challenge Report
本次研討會組織的以“大規模食品影像識別和檢索”為主題的挑戰賽也吸引了國內外眾多有實力的團隊參與，包括清華大學、中國科技大學、南京理工大學、巴塞羅那大學、新加坡南洋理工大學；阿里巴巴、深蘭科技、OPPO、歡聚時代等公司在內的143個國內外團隊參加比賽。
賽事劃分了大規模食品影像細粒度識別和大規模食品影像細粒度檢索兩大賽道，根據最終結果及提交的技術方案進行評選。研討會中以下獲勝隊伍也將像大家彙報競賽成果與技術方案。
Table 1. The ranking list of the top-3 teams in the “Large-scale fine-grained food recognition” challenge at ICCV 2021
Table 2. The ranking list of the top-3 teams in the “Large-scale fine-grained food retrieval” challenge at ICCV 2021
福利：資料集持續開放
在本次比賽中，我們提出了包含超過 1,000個細粒度食物類別和超過 500,000 張影像的資料集，包含中餐和西餐。在食品專家的幫助下，結合和改編現有的食品分類系統，構建了統一的食品本體。每個類別的影像數量在[153; 1999]範圍內，與現有食物資料集相比，體現出更大的類別不平衡，也為識別、檢索帶來更大挑戰！藉由本次研討會及競賽的契機，我們也將持續公開該資料集，為推進計算機視覺在食品分析領域的應用提供寶貴助力。
有獎互動
10.16日挑戰賽成果彙報環節，參與提問互動的線上觀眾將有機會獲得以下獎品，期待你的提問和挑戰！
03 Oral Presentation
據ICCV官方訊息，今年共收到投稿6236篇，較上一屆增長了約50%；最終1617篇論文被接收，接收率為25.9%。LargeFineFoodAI研討會以食品分析為主題進行徵集，收到了高質量的論文反饋，最終來自卡內基梅隆大學和普渡大學的兩篇論文被接收。會上也將邀請到兩篇論文的作者帶來精彩報告與解讀。
民以食為天，當我們用計算機視覺技術去重新探索食物，當前沿與傳統碰撞，如何讓大家吃得更好、更科學、更健康？期待和我們一起去尋找答案！
參會請長按或掃描上方的二維碼，回覆“LargeFineFoodAI”，自動將您加入LargeFineFoodAI2021技術交流群。
完整議程：https://foodai-workshop.meituan.com/foodai2021.html#index