即食:深度学习中的食物检测和推荐 源码
Snap&Eat(原深139) 深度学习Hackathon 48h-Cotidiano(第一个项目= D ) 我们认为营养跟踪应该像拍照一样简单。 Snap&Eat是一个Web应用程序,可通过图片跟踪用户的食物摄入量。 我们使用最先进的深度学习技术来识别菜肴,并根据用户的餐食进行即时营养估算。 该应用程序还根据用户的收入来建议用餐,并能够显示附近提供这些菜肴的地方。 该系统是使用在Pytorch中实现的,它依赖Jupyter Notebook进行原型制作。 对于Web应用程序,我们使用Flask和Node.js。 演示版 我们的模型 我们使用-ResNeXt-101,具有101层,在
文件列表
snap-n-eat-master.zip
(预估有个29文件)
snap-n-eat-master
.gitignore
1KB
data
readme-imgs
app_homescreen.jpg
36KB
food101dataset.png
637KB
food_prediction.jpg
57KB
snap_n_eat.gif
15.78MB
nutrition_values.csv
6KB
nutrition_table.ipynb
50KB
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