GitHub - Yiming-MiaoCalorie-Predictor

Члени команди: Імін Мяо, Сяоюй Ан, Тінгі Чжан

github

Речі, які ми встановили

Алгоритм розпізнавання їжі

  • Ми використовували модель глибокого навчання - Mask R-CNN.
  • Наша робота базується на репозитарії GitHub Matterport, натисніть на це посилання, щоб побачити їх чудову роботу: https://github.com/matterport/Mask_RCNN.

Наш власний набір даних

Ми створили відносно невеликий набір даних, позначений вручну VIA (VGG Image Anotator) і містить 10 видів продуктів.

Використовуйте машинне навчання, щоб розпізнавати зображення їжі, оцінювати вагу та прогнозувати її калорійність. Калорії передбачення не потрібно, щоб користувачі знали вагу продуктів або вводили назви продуктів, все, що йому потрібно - це картинка.

Всі, хто намагається підрахувати, скільки вони їдять

  • Я, студент коледжу, який намагаюся дотримуватися дієти, щоб схуднути, але я не знаю назви продуктів та ваги продуктів, які я їжу в їдальні, тому мені потрібен інструмент, який допоможе мені проаналізувати свою їжу.
  • Я, професійний бодібілдер, який намагається дотримуватися дуже суворої дієти перед моїм шоу, і я хочу точно знати, які калорії я вживаю щодня.
  • Мені, пацієнту, який має проблеми зі здоров’ям, щоб уникнути вживання висококалорійної їжі, потрібно знати енергію продуктів перед тим, як їх приймати.
  • Користувацький інтерфейс, який дозволяє користувачам вводити зображення продуктів і вводити вагу продуктів
  • Можливість розпізнавання продуктів
  • Обчисліть калорії, виходячи з таблиці калорій

Дизайн системи (оригінальна ідея)

Алгоритм глибокого навчання

Наша веб-сторінка розроблена на основі Tornado (веб-фреймворк python), HTML (Materialize framework) та JavaScript.

Аналіз подібних продуктів

Ми знайшли в Apple Store кілька додатків, пов’язаних із прогнозуванням калорій.

  • У цьому додатку користувачі могли ввести свою вагу та зріст. Тоді користувачі могли встановити мету, скільки ваги вони збираються втратити. Однак користувачі не можуть завантажувати свої зображення їжі, щоб автоматично отримати прогнозовану калорійність їжі.

  • Ця програма дозволяє лише завантажувати свої зображення їжі, вибирати типи їжі та додавати грами їжі. Тому основною метою цього додатка є просто реєстрація щоденного споживання калорій користувачами вручну.

Плюси: - Він може класифікувати тип їжі автоматично.

  • Потрібно ввести вагу їжі вручну.

  • Перевага цього додатка полягає в тому, що він може надати користувачам більш конкретний харчовий склад їжі, такий як вміст протеїну, вміст вуглеводів, жиру тощо. Більше того, він може давати пропозиції щодо кількості споживаних калорій користувачам з огляду на їх фізичні дані та зменшення ваги.

  • Ця програма не може ідентифікувати фотографії їжі. Користувачі повинні ввести назву та вагу їжі. Перевага цього додатка полягає в тому, що він може надати користувачам більш конкретний харчовий склад їжі, такий як вміст протеїну, вміст вуглеводів, жиру тощо. Більше того, він може давати пропозиції щодо кількості споживаних калорій користувачам з огляду на їх фізичні дані та зменшення ваги.