Определить калорийность блюда по фото со смартфона
Современный человек заполучил множество привычек, которых быть не могло ещё лет сто назад. Также он получил множество улучшений жизни, особенно это касается доступности еды. Раньше в умеренных широтах свежие овощи и фрукты можно было есть исключительно пару месяце в сезон, остальное время, это консервированная еда или производные зерна. Сегодня даже не севере всегда можно прийти в магазин и купить свежую зелень и даже экзотические фрукты. Также без проблем можно купить мясо, рыбу и прочие продукты.
Эпоха диет
Однако вместе с доступностью еды человечество получило и сопутствующую проблему – переедание, ожирение и болезни, связанные с ожирением. Поэтому появилось ещё одно направление в деятельности человека – диетология. На различных диетах сидят миллионы людей, им всегда важно точно знать, сколько весить съеденное блюдо, каков его состав и, главное – калорийность. Как это узнать оперативно, без сложных вычислений и сравнения таблиц?
Немецкий Институт Карлсруэ отвечает на этот вопрос своей новой разработкой – нейронная сеть, которая способна мгновенно определять калорийность любого блюда, а также его состав по его фотографии. То есть вы зашли в кафе или ресторан, заказали блюдо, навели камеру смартфона. И вот у вас уже есть полная информация о том, чем вы сейчас собираетесь отобедать.
Как работает
Этот метод отлично подходит именно для мест общественного питания, ведь дома вы точно знаете, что за продукты вы используете для приготовления блюда, а вот в ресторане с этим гораздо сложнее. Новая модель нейросети быстро определяет пищевую ценность блюда только изображению, без всяких тестов и щупов. Новый алгоритм относится к свёрточной нейросети, он проходил обучение на полной библиотеке ImageNet.
Обучали нейросеть с помощью сайтов с рецептами, на которых, помимо точной информации по ингредиентам также имеются фотографии всех стадий готовки и готового блюда. Выбрана была база, объединившая более семидесяти тысяч рецептов с более 300 тысяч качественных фотографий. Разработчики отметили, что алгоритм ещё продолжает обучение, и пока есть некоторая погрешность, однако она несущественная. Тем не менее, нужно стремиться к идеалу, поэтому разработчики выложили исходники в паблик, чтобы сообщество всем миром смогло улучшить алгоритм.
