We have applied color and texture s

We have applied color and texture segmentation in [2]. We applied our method to 3 different categories of food: single food, non-mixed food, and mixed food. In [ 2], we achieved better accuracy for non-mixed food, and our method had problems in detecting some mixed foods. As an example, illumination of food portions in a mixed food may change as they get mixed, making it harder to extract different food portions. Furthermore, the size of food portions in different mixed food are not similar, hence the method fails to segment food portions properly. To solve these problems, in this paper we have applied graph cut segmentation to improve our segmentation step. We also trained the system with more mixed food to get more accurate results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้มาตรฐานสีและพื้นผิว [2] เราใช้วิธีการของเรากับ 3 ประเภทของอาหาร: เดี่ยวอาหาร อาหารที่ไม่ผสม และผสมอาหาร ใน [2], เราทำได้ถูกต้องดีกว่าไม่ผสมอาหาร และวิธีการของเรามีปัญหาในการตรวจสอบอาหารผสม เป็นตัวอย่าง รัศมีของส่วนอาหารในอาหารผสมอาจเปลี่ยนแปลง ตามที่พวกเขาได้รับผสม ทำยากแยกส่วนอาหารอื่น นอกจากนี้ ขนาดของอาหารส่วนผสมอาหารต่าง ๆ ไม่เหมือนกัน ดังนั้น วิธีการไม่แบ่งส่วนอาหารบางส่วนถูกต้อง การแก้ปัญหาเหล่านี้ นี้เราใช้กระดาษกราฟตัดแบ่งเพื่อปรับปรุงขั้นตอนการแบ่งกลุ่มของเรา นอกจากนี้เรายังอบรมระบบอาหารผสมมากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้ใช้สีและการแบ่งส่วนเนื้อใน [2] เราใช้วิธีของเราที่จะแตกต่างกัน 3 ประเภทของอาหาร: อาหารเดียวที่ไ​​ม่ใช่อาหารผสมและอาหารผสม ใน [2] เราประสบความสำเร็จในความถูกต้องดีกว่าสำหรับอาหารที่ไม่ผสมและวิธีการของเรามีปัญหาในการตรวจสอบอาหารบางอย่างผสม ตัวอย่างเช่นการส่องสว่างของส่วนอาหารในอาหารผสมอาจมีการเปลี่ยนแปลงตามที่พวกเขาได้รับการผสมทำให้มันยากที่จะดึงส่วนของอาหารที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ขนาดของส่วนอาหารในอาหารผสมที่แตกต่างกันไม่ได้คล้าย ๆ กันด้วยเหตุนี้วิธีการล้มเหลวในการส่วนส่วนอาหารอย่างถูกต้อง เพื่อแก้ปัญหาเหล​​่านี้ในบทความนี้เราได้นำมาใช้ตัดแบ่งส่วนกราฟเพื่อปรับปรุงขั้นตอนการแบ่งส่วนของเรา นอกจากนี้เรายังได้รับการฝึกฝนระบบผสมกับอาหารอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้สี และการตัดเนื้อใน [ 2 ] เราใช้วิธีของเราใน 3 ประเภทที่แตกต่างกันของอาหาร : อาหารเดียว ไม่รวมอาหาร และอาหารผสม ใน [ 2 ] เราบรรลุความถูกต้องดีกว่าไม่ผสมอาหาร และวิธีการของเรามีปัญหาบางอย่างในการผสมอาหาร ตัวอย่าง การส่องสว่างของส่วนอาหารในอาหารผสมอาจจะเปลี่ยนเป็นพวกเขาได้รับการผสมทำให้ยากที่จะแยก ส่วนอาหารที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ ขนาดของส่วนอาหารในอาหารผสมที่แตกต่างกันไม่เหมือนกัน ดังนั้นวิธีการล้มเหลวในส่วนส่วนอาหารอย่างถูกต้อง เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ในบทความนี้เราได้ประยุกต์ใช้การตัดกราฟเพื่อปรับปรุงขั้นตอนการแบ่งส่วนของเรา เรายังฝึกระบบ ด้วยอาหารผสมเพิ่มเติมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้น