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Registrar a ingestão de alimentos e calorias tem mostrado facilitar o controle de peso. Infelizmente, os métodos atuais de registro de alimentos são demorados e complicados, o que limita sua eficácia. Para solucionar essa limitação, apresentamos um sistema automatizado de visão computacional para registrar a ingestão de alimentos e calorias utilizando imagens. Focamos no cenário "restaurante", que muitas vezes é um aspecto desafiador do gerenciamento da dieta. Introduzimos um insight chave que aborda esse problema especificamente: os pratos de restaurante frequentemente são nutricional e visualmente consistentes em muitas porções. Esse insight fornece um caminho para a estimativa robusta de calorias a partir de uma única fotografia RGB: usando uma base de dados de itens alimentares conhecidos, juntamente com classificadores específicos de restaurante, a estimativa de calorias pode ser alcançada através da identificação seguida da consulta de calorias. Como demonstrado em um desafiador conjunto de dados Menu-Match e um conjunto de dados de terceiros existente, nossa abordagem supera métodos anteriores de visão computacional e um aplicativo comercial de estimativa de calorias. Nosso conjunto de dados Menu-Match de refeições realistas de restaurantes está disponível publicamente.
Beijbom et al. (Thu,) estudaram essa questão.
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