德国科学家研发计算机视觉估算卡路里方法

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#111723# 日趋充裕的时期，人们的存眷点从饥寒转向饮食安康。再加下身处以 “瘦” 为美的情况中，不知有几多男女的一日三餐是经由严厉盘算以后决议的。  且不说人们把持饮食的履行力怎样，在清楚记着或查阅每种食品单元分量的养分含量、目测分量、再盘算眼前食品种种养分物资总量这一环节，曾经使一部份人得到耐烦。  对此，德国卡尔斯鲁厄理工学院的 Robin Ruede 及其团队本月初宣布的题为《在富含养分信息的新型大范围食谱数据集长进行多义务进修，来猜测食品热量》（Multi-Task Learning for Calorie Prediction on a Novel Large-Scale Recipe Dataset Enriched with Nutritional Information）的论文中提到的盘算机辨认方式，也许可能辅助人们轻松实现盘算食品养分物资含量的第一步，直达把持饮食的最要害环节。

图 | 在多义务设置中停止练习的模子，可揣摸卡路里、成份和养分素如卵白质等  现实上，应用盘算机视觉技巧预算图片中食品热量的技巧早就有所利用，但 Robin Ruede 团队表现，现有的基于图象视觉盘算食品热量的大少数产物平日须要手动输入分量巨细乃至指定配料，耗时且不敷正确，并且盘算进程繁琐。  已有技巧平日采取多阶段方式实现，将图象按像素偏向细分为食品和非食品，而后将属食品的图象分类到牢固的种别集，下一阶段停止食品体积、分量预算以及养分信息猜测，再通过上一阶段预算出的信息与数据库数据停止婚配来猜测卡路里，最后，应用元数据（比方 GPS 地位和用户的食品偏好）来改良猜测成果。  而 Robin Ruede 团队提出，要 “从一顿饭的图象以端到真个方法直接猜测食品热量”，他们引入了一个框架，通过应用短语嵌入将食品成份及品质、与已树立的数据库中大批菜肴食谱图象数据停止对照婚配，从而实现端到端地预算一张图片中食品的卡路里、脂肪、卵白质以及其余养分物资含量。

图 | 该团队辨认面包热量的案例
据懂得，为正确获得图片中食品养分成份信息、并主动测算食品卡路里值，Robin Ruede 及其团队将卡路里预算与卵白质、碳水化合物、脂肪以及多种成份含量的分类猜测联合，对 308000 张图象（食品照片、成份和阐明）中的 70000 多个食谱（包含种种沙拉、披萨、蛋糕、汤等），与食物名目数据库中的构造化信息停止婚配，并基于数据库中大范围的菜谱配方中各成份含量值，来预算一张图片中食品的热量及其余养分物资含量的方式。  在确保预算数据的准确性上，Robin Ruede 团队以图象食谱配方中呈现的成份为基本停止预算，用户供给的图片中呈现的卡路里、脂肪、卵白质等每一个成份、及其品质，都市映照到预算顺序完整构造化的数据中，从而为天生预算的响应成果数值备用。  详细来讲，他们提到的端到真个方法，是用单一模子替换多阶段处置，仅须要指定原始输入和终究输出，将单个收集利用于输入收集，神经收集可主动辨认外部相干信息，并直接估量所需的终究输出，无需停止差别子义务的模子流水线练习。
原文题目：餐食热量一 “拍” 便知，德国迷信家研发盘算机视觉预算卡路里方式
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