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Pic2Recipe uses A.I. to predict food ingredients

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Pourquoi cela vous intéresse

Pas de recette, pas de problème. En utilisant la reconnaissance d'image, nous pouvons maintenant apprendre à cuisiner quelque chose simplement en analysant une photo.

Le défilement de la photographie alimentaire ne peut pas être utilisé aux fins de la récréation. Peut-il y avoir un moyen de découvrir simplement en analysant l'image? C'est ce que les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont demandé quand ils ont entrepris de créer un algorithme d'apprentissage profond qui pourrait prédire une recette basée sur une photo. La recherche, publiée le 20 juillet, a abouti à un programme appelé Pic2Recipe qui pourrait prédire avec précision la recette d'un plat basé sur une photo, avec un taux de réussite de 65%

Les tentatives antérieures pour transformer les photos en recettes ont été limitées par des ensembles de données plus petits – bien que «petit» soit relatif à toutes les recettes possibles disponibles. Une étude a utilisé 65 000 recettes; dans les essais initiaux. Parce que les algorithmes d'apprentissage en profondeur «apprennent» d'être alimentés en grandes quantités de données, ces programmes résultants manquaient de grandes lacunes dans les ingrédients potentiels, ce qui affecte la précision du programme.

Le Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT a développé une vaste base de données de chercheurs. Donc, pour résoudre ce jeu de données étroit, l'équipe s'est tournée vers de grands ensembles de photos et de recettes qui existent déjà – les sites Web alimentaires. Compilation de données provenant de lieux comme Food.com et Toutes les Recettes l'équipe a créé Recipe1M, un ensemble de données de plus d'un million de recettes.

En utilisant ces recettes et les images associées, l'équipe a pu utiliser l'une de l'autre. Avec une liste d'ingrédients, le système a ensuite sélectionné la recette qui correspond le mieux à la liste. Pic2Recipe a pu reconnaître des ingrédients comme la farine, les œufs et le beurre.

Le programme n'identifie pas vraiment une recette de la photo – il crée une liste d'ingrédients.

C'est la première fois que j'ai pu trouver une solution à ce problème.

"Dans la vision par ordinateur, la nourriture est surtout négligée car nous n'avons pas les jeux de données à grande échelle nécessaires pour faire des prédictions", a déclaré Yusuf Aytar, un associé postdoctoral qui a co-écrit le journal avec Antonio Torralba, professeur du MIT. "

" Le but de cet article est de décrire le "

Étant donné que l'ordinateur a eu un grand ensemble de données, il est également capable de saisir un certain nombre de modèles différents, de sorte que la recette moyenne comporte neuf ingrédients et les plus populaires sont le beurre, le beurre, le sucre, l'huile d'olive , Eau, œufs, gousses d'ail, lait, farine et oignon.

Le logiciel pourrait avoir un certain nombre d'utilisations différentes du monde réel. Une personne pourrait prendre une photo dans un restaurant pour apprendre comment faire le plat à la maison ou pour suivre sa nutrition personnelle.

Le programme, s'il contient un ensemble de données plus large que les tentatives antérieures, présente encore quelques lacunes. Les chercheurs ont déclaré que le programme est un peu plus ambigu, comme les smoothies et les rouleaux de sushis. Des recettes similaires avec un certain nombre de variations, comme les lasagnes par exemple, ont également tendance à confondre le programme.

Le groupe a l'intention de continuer à développer le programme et espère même donner au système la capacité de dire comment quelque chose est cuit, comme le ramassage de la différence entre guêpe et coupé en dés. Les travaux futurs pourraient également élargir la capacité du programme à reconnaître des ingrédients spécifiques, comme la détermination du type d'oignon au lieu de simplement classer l'oignon.

Vous n'avez pas à attendre que Pic2Recipe devienne une application à part entière pour l'essayer. Une version en ligne permet aux utilisateurs de télécharger des images et de l'essayer




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