简介：在这份报纸，我们建议了能与深convolutional从食物图象识别盘子类型，食物成分，和煮的方法的一个多工系统神经网络。我们为每个班与至少500幅图象建立了不同食物的360个班的数据集。到数据的噪音，它是从因特网收集了的还原剂，孤立点图象通过与深convolutional特征训练的一个类的SVM被检测并且消除。我们同时训练了一个盘子标识符，一个煮的方法识别器，和一个多标签成分察觉者。他们在深网络体系结构分享一些低级的层。建议框架与手工制作的特征，和识别器和成分察觉者能被用于没在训练数据集被包括为用户提供引用信息的盘子的煮的方法比传统的方法显示出更高的精确性。
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