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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박영훈 (부천대학교) 최은영 (부천대학교)
저널정보
한국식품영양학회 한국식품영양학회지 한국식품영양학회지 제37권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
197 - 210 (14page)

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This study aims to develop a deep learning model to monitor rice serving amounts in institutional foodservice, enhancing personalized nutrition management. The goal is to identify the best convolutional neural network (CNN) for detecting rice quantities on serving trays, addressing balanced dietary intake challenges. Both a vanilla CNN and 12 pre-trained CNNs were tested, using features extracted from images of varying rice quantities on white trays. Configurations included optimizers, image generation, dropout, feature extraction, and fine-tuning, with top-1 validation accuracy as the evaluation metric. The vanilla CNN achieved 60% top-1 validation accuracy, while pre-trained CNNs significantly improved performance, reaching up to 90% accuracy. MobileNetV2, suitable for mobile devices, achieved a minimum 76% accuracy. These results suggest the model can effectively monitor rice servings, with potential for improvement through ongoing data collection and training. This development represents a significant advancement in personalized nutrition management, with high validation accuracy indicating its potential utility in dietary management. Continuous improvement based on expanding datasets promises enhanced precision and reliability, contributing to better health outcomes.

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