- Articol complet
- Cifre și date
- Referințe
- Citații
- Valori
- Reimprimări și permisiuni
- Obțineți acces /doi/full/10.1080/1206212X.2018.1486558?needAccess=true
Identificarea alimentelor și estimarea caloriilor sale este un domeniu nou de cercetare privind învățarea profundă. Această aplicație provine din nevoile reale ale diabeticilor de a-și controla nivelul glicemiei la domiciliu. Estimarea caloriilor alimentare poate începe cu estimarea volumului alimentelor prin reconstrucții tridimensionale prin secvențe de cameră sau imagini plane, apoi calculând greutatea și caloriile, sau luând în considerare alimentele ca întreg, prin tehnici de învățare profundă pentru a identifica mai întâi categoria de alimente și apoi estimează caloriile sale. În această lucrare, propunem o abordare bazată pe învățarea profundă a estimării caloriilor alimentare. Utilizatorul face o fotografie a alimentelor, iar modelul de detectare a obiectelor identifică locația și categoria alimentelor din imagine. Modelul de predicție a greutății prezice greutatea alimentelor și, în cele din urmă, calculează caloriile în funcție de categoria alimentelor. Rezultatele calorimetriei R 2 și RMSE sunt de aproximativ 0,95 și respectiv 43, MSE este de aproximativ 32, iar rata de eroare de tragere este de aproximativ 9%, ceea ce arată că această metodă are o valoare practică.
- Carbohidrați; Cals Carb; Contorul de calorii vă numără carbohidrații; Calorii cu peste 1.700 de alimente; Bea Fotografii! de
- Calorii din alimentele indiene - Pești și alte alimente de mare Medindia
- Calorii în Indian Fish Fry; Diagrama alimentară pentru diabet; Sfaturi de dietă de către clinica Apollo Sugar
- Calorii în lămâie Iată de ce ar trebui să adăugați bunătatea tartă în dieta dvs. - NDTV Food
- Calorii în mango 5 moduri interesante de a folosi mango - NDTV Food