Dal piatto all'arte
Progetto relativo al corso di Visual Information Processing and Management anno 2021/2022.
- 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
- 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