itemscope itemtype=’http://schema.org/ImageObject
Немецкие исследователи разработали алгоритм, который определяет пищевую ценность блюд по фотографии: калорийность, а также содержание белков, углеводов и жиров.
В отличие от многих других подобных алгоритмов новый определяет эти показатели напрямую, а не обращаясь к базе данных о пищевой ценности разных продуктов. Доклад об алгоритме будет представлен на конференции ICPR 2020, отмечают авторы разработки.
Ученые использовали сайт рецептов со списками частей и фотографиями готовых блюд. Также авторы разработки применили базу пищевой ценности различных продуктов.
Исследователи убрали лишние слова из рецептов и перевели приблизительные величины в конкретные. Так, нейросеть может распознавать 70 тысяч рецептов и 308 тысяч фотографий.
В рамках тестирования нейросети было установлено, что погрешность расчета на 100 граммов блюда составляет всего 46,7 калории, 2,51 грамма белка, 3,88 грамма жира и 6,97 грамма углеводов. Однако разработчики планируют усовершенствовать умения своего изобретения. Ученые опубликовали в открытом доступе исходный код нейросети.
Читайте также, власти Пакистана запретят пользоваться популярным видеосервисом TikTok из-за "аморального" и "непристойного" контента.
По материалам: Подробности
