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可在安卓獲取SnapCalorie的歷史版本
照片日記和微距追蹤器
SnapCalorie 的照片卡路里計數器由前 Google AI 研究人員創立,是追蹤飲食和營養的最簡單、最快的方法。只需拍一張照片或錄製一段簡短的語音即可記錄整個用餐或一天的情況。我們的 AI 演算法將根據經過驗證的 USDA 資料庫值立即為您提供卡路里、巨量和 30 多種微量營養素。
你只記錄卡路里嗎?
不!我們追蹤所有大量營養素和 100 多種微量營養素。 SnapCalorie 的 AI 營養師可以幫助您實現多樣化的飲食目標。
它有多準確?
我們的照片卡路里計數器的準確度大約是目測估計份量大小的兩倍。
我們的語音筆記演算法與您提供的資訊一樣準確。當您將物品放在食品秤上時,口述克值和成分可以讓您以實驗室級的精度記錄您的食物,並且無需打字。
不想使用廚房秤?
我們的照片卡路里計數器可以使用 iPhone Pro 上的 LiDAR 深度感測器掃描食物的準確體積,或者如果未指定,我們的語音註釋功能可以假設平均份量。
如何衡量準確性?
我們由前 Google AI 研究人員團隊創立,他們共同創立了 Google Lens 和 Cloud Vision API。我們的人工智慧演算法是唯一得到同行評審學術研究支持的演算法。在我們的 Nutrition5k 研究中,我們收集了 5,000 種獨特菜餚的測試資料集,並對盤子上的每種成分進行了稱重。為了評估我們演算法的準確性,我們在此資料集上運行照片卡路里計數器,並將結果與真實的營養值進行比較。
對於 500 卡路里的菜餚,iPhone Pro 上的平均預期誤差為 +/- 80 卡路里,普通 iPhone 上的平均預期誤差為 +/- 130 卡路里。相較之下,使用者透過肉眼觀察份量的大小平均為 +/- 265 卡路里。
它是如何運作的?
使用照片卡路里計數器拍攝一張照片,我們的人工智慧首先會像營養師一樣識別不同類型的食物以及它們在菜餚中的位置。接下來,如果您有 iPhone Pro,我們會使用 LiDAR 深度感測器測量食物的體積。我們的人工智慧可以直觀地估計沒有深度感測器的手機的份量大小。最後,我們在值得信賴的資料庫(例如美國農業部)中找到該類型食物的營養價值和份量,並為您總結總和!
如果有任何地方看起來不正確,您可以自行修復或將其發送回我們的營養專家團隊進行審查。
隨著時間的推移,我們的照片卡路里計數器會根據您的特定數據進行自我微調,並從您所做的更正中學習。總是吃肉替代漢堡?我們的人工智慧演算法會慢慢學習並適應您。
烹飪脂肪和油怎麼樣?
對於任何計算卡路里的人來說,烹飪脂肪都是一項挑戰,我們的演算法也不例外。您可以添加語音註釋來提示所使用的烹飪方法,或在初始預測後調整烹飪脂肪。
如果您的條碼資料庫中缺少某些內容怎麼辦?
我們最喜歡的功能之一是能夠拍攝營養標籤的照片。我們的人工智慧將在幾秒鐘內為您輸入所有值!
條款:https://www.snapcalorie.com/terms/
Last updated on 2024年08月21日
Bug fixes and feature improvements.
SnapCalorie
AI Calorie Counter117.0.0 by Perception Labs, Inc.
2024年08月21日