Нейронную сеть научили распознавать состав еды по изображению

Команда разработчиков из Университета Макгила (Монреаль, Канада) представили приложение для Android под названием FoodTracker. Оно способно в реальном времени распознавать пищу и определять ее состав.

Так выглядит интерфейс FoodTracker.

Главное преимущество данной разработки в том, что она умеет выдавать состав вообще любой еды, в том числе ресторанной и домашней. К примеру, системы определения состава продуктов по штрих-коду подходят лишь для продуктов из супермаркета. И это не очень удобно.

По словам разработчиков, их приложение функционирует на базе сверточной нейронной сети, которая, в свою очередь, базируется на архитектуре YOLO. Более того, систему обучали по базе Nutritionix. Она содержит данные о более 700 тысячах блюд. Что касается скорости работы FoodTracker , то обработка кадра с едой занимает несколько десятков миллисекунд. Точность определения составляет почти 80 процентов.

Таблица состава и калорийности одной порции еды, сделанная FoodTracker.

Работает приложение следующим образом. ИИ сканирует доступную область на наличие известных ему объектов, еды в нашем случае. После нахождения продуктов интеллект выдает пользователю таблицу с их полным составом, включая: соотношение БЖУ, калорийность, наличие холестерина и витаминов, а также количество соли.

FoodTracker сильно упрощает жизнь так называемым «зожникам» – людям, которые особенно сильно парятся о том, что они употребляют в пищу. Да, теперь не нужно лезть в интернет с запросом, типа: «Сколько калорий содержит картошка по французски? 😉


Источник: Techxplore