GitHub - Yiming-MiaoCalorie-Predictor
Membrii echipei: Yiming Miao, Xiaoyu An, Tingyi Zhang
Lucruri pe care le-am stabilit
Algoritmul de recunoaștere a alimentelor
- Modelul de învățare profundă pe care l-am folosit este Mask R-CNN.
- Munca noastră se bazează pe o repo GitHub a Matterport, vă rugăm să faceți clic pe acest link pentru a vedea munca lor excelentă: https://github.com/matterport/Mask_RCNN.
Setul nostru propriu de date
Am construit un set de date relativ mic, etichetat manual de VIA (VGG Image Anotator) și conținând 10 tipuri de alimente.
Utilizați învățarea automată pentru a recunoaște imaginile alimentare și pentru a estima greutățile și pentru a prezice caloriile sale. Calorie Predictior nu are nevoie ca utilizatorii să știe greutatea alimentelor sau să introducă numele alimentelor, tot ce are nevoie este o imagine.
Toți cei care încearcă să calculeze cât mănâncă
- Eu, studentul care încearcă să mențină dieta pentru a pierde greutăți, dar nu știu numele alimentelor și greutățile alimentelor pe care le consum în cantină, așa că am nevoie de un instrument care să mă ajute să-mi analizez alimentele.
- Eu, culturistul profesionist, care încerc să țin o dietă foarte strictă înainte de spectacolul meu și vreau să știu exact caloriile pe care le consum zilnic.
- Eu, pacientul, care am o problemă de sănătate necesară pentru a evita consumul de alimente bogate în calorii, trebuie să știu energia alimentelor înainte de a le lua.
- O interfață cu utilizatorul care permite utilizatorilor să introducă imagini despre alimente și să introducă greutatea alimentelor
- Capacitatea de a recunoaște alimentele
- Calculați caloriile pe baza tabelului de calorii
Proiectare sistem (idee originală)
Algorthm de învățare profundă
Pagina noastră web este concepută pe baza Tornado (framework web python), HTML (Framework Materialize) și JavaScript.
Analiza produselor similare
Am găsit mai multe aplicații în Apple Store care sunt legate de prezicerea caloriilor.
- În această aplicație, utilizatorii își puteau introduce greutatea și înălțimea. Apoi, utilizatorii ar putea stabili un obiectiv cu privire la cantitatea de greutate pe care o vor pierde. Cu toate acestea, utilizatorii nu își pot încărca imaginile alimentare pentru a obține automat valoarea estimată de calorii alimentelor.
- Această aplicație permite utilizatorilor să își încarce doar imaginile alimentare, să aleagă tipurile de alimente și să adauge grame de alimente. Prin urmare, scopul principal al acestei aplicații este doar înregistrarea manuală a consumului zilnic de calorii al utilizatorilor.
Pro: - Poate clasifica automat tipul de mâncare.
- Este necesar să introduceți manual greutatea alimentelor.
- Avantajul acestei aplicații este că poate oferi utilizatorilor o compoziție nutrițională mai specifică a alimentelor, cum ar fi conținutul de proteină, conținutul de carbohidrați, conținutul de grăsimi și așa mai departe. Mai mult, poate oferi utilizatorilor sugestii despre cantitatea de aport de calorii, având în vedere datele lor fizice și obiectivul de slăbire.
- Această aplicație nu poate identifica imagini cu mâncare. Utilizatorii trebuie să introducă numele și greutatea alimentelor. Avantajul acestei aplicații este că poate oferi utilizatorilor o compoziție nutrițională mai specifică a alimentelor, cum ar fi conținutul de proteină, conținutul de carbohidrați, conținutul de grăsimi și așa mai departe. Mai mult, poate oferi utilizatorilor sugestii despre cantitatea de aport de calorii, având în vedere datele lor fizice și obiectivul de slăbire.