Разработана нейросеть для определения калорийности блюда по фото
Миллионы людей придерживаются той или иной диеты. Для них важно знать не только состав блюда, но и его калорийность. На помощь пришли немецкие исследователи: они создали нейросеть, способную определять калорийность и состав готового блюда по его фото.
Если в домашних условиях следить за потреблением калорий возможно, то в местах общественного питания это нередко оказывается проблематично. Для решения проблемы немецкие ученые из Технологического института Карлсруэ разработали нейросеть, определяющую пищевую ценность на основе фотографии. В основе алгоритма лежит сверточная нейросеть для распознавания объектов, прошедшая обучение на изображениях из библиотеки ImageNet.
Для обучения использовался сайт с рецептами, где есть не только точный перечень ингредиентов, но и фотография готового блюда. Кроме того, там указана пищевая ценность всех компонентов, входящих в его состав. В итоге была создана база данных, содержащая 70 тысяч рецептов и 308 тысяч фотографий. Исследователи указывают, что на данном этапе нейросеть имеет некоторую погрешность: на 100 граммов блюда она составляет всего 46,7 калории, 2,51 грамма белка, 3,88 грамма жира и 6,97 грамма углеводов.
Чтобы улучшить результаты, исходный код нейросети опубликовали в открытом доступе.
