Detección de alimentos en anuncios publicitarios usando aprendizaje profundo
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| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | comunicación de congreso |
| Data de Publicação: | 2023 |
| Descrição: | En años recientes, el monitoreo de entornos alimentarios saludables ha sido de interés en distintos países. Algunos trabajos han estudiado la exposición a anuncios publicitarios de comida no saludable en la región, los cuales se han realizado mediante procesos manuales de clasificación. El uso de técnicas de inteligencia artificial y visión computacional puede generar beneficios respecto a la eficiencia y el costo para detectar alimentos en anuncios publicitarios. Este trabajo presenta los resultados preliminares de un modelo para la detección de alimentos en anuncios publicitarios usando el algoritmo de aprendizaje profundo You Only Look Once (YOLO). Para la evaluación se utiliza un conjunto de 590 imágenes de anuncios de alimentos de la región, tales como pizza, papas fritas, pollo frito, refresco de soda, helado, y logos de alimentos, y una parametrización del algoritmo con 50, 75, 100 y 150 épocas. Los resultados de exactitud promedio alcanzaron un mAP@50 de hasta 0.74 y un F1 Score de hasta 0.77 en la clasificación de alimentos en imágenes de anuncios publicitarios para el modelo con 75 épocas. Los resultados muestran el potencial del modelo para la detección en anuncios publicitarios de manera automática que permite apoyar procesos de monitoreo realizados por profesionales del área de políticas públicas en salud y nutrición humana. |
| País: | Kérwá |
| Recursos: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Idioma: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/104554 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/10669/104554 |
| Palavra-chave: | Aprendizaje Profundo Detección De Alimentos Y Bebidas Anuncios Publicitarios Visión Computacional You Only Look Once (YOLO) Inteligencia Artificial Visión computacional Automatización |