Опис проєкту
ПерекладПотрібен застосунок для смартфона, який за однією фотографією тарілки розуміє, що на ній лежить, і одразу видає оцінку калорійності та складу — білки, жири, вуглеводи. Людина наводить камеру на їжу, робить знімок, а застосунок сам розпізнає страву або окремі продукти на тарілці й прикидає розмір порції. Це принципово не щоденник харчування, де назву страви обирають зі списку вручну — суть у тому, що розпізнавання відбувається за фотографією, а ручне введення потрібне лише як запасний варіант при невдалому знімку.
Автоматичне розпізнавання ніколи не буде стовідсотковим, тому після оцінки має з'являтися екран коригування: людина може виправити те, що розпізнала система, змінити розмір порції або замінити продукт, і цифри калорійності та БЖВ перераховуються одразу. Кожен підтверджений прийом їжі зберігається, і в застосунку має вестися історія харчування щонайменше за місяць — із добовими підсумками та можливістю відкрити будь-який минулий день і побачити, що було з'їдено.
Розглядаю як нативну розробку під iOS та Android, так і крос-платформний фреймворк — головне, щоб зйомка й обробка знімка працювали швидко на звичайному телефоні середнього класу. У відповіді хотілося б побачити досвід роботи з розпізнаванням зображень, реалістичну оцінку точності та розбивку робіт за етапами.
Опишіть також:
— який підхід до моделі розпізнавання плануєте використати
— наскільки точна оцінка для змішаних страв
— що відбувається при поганому знімку або слабкому інтернеті
— вартість і терміни за етапами
Автоматичне розпізнавання ніколи не буде стовідсотковим, тому після оцінки має з'являтися екран коригування: людина може виправити те, що розпізнала система, змінити розмір порції або замінити продукт, і цифри калорійності та БЖВ перераховуються одразу. Кожен підтверджений прийом їжі зберігається, і в застосунку має вестися історія харчування щонайменше за місяць — із добовими підсумками та можливістю відкрити будь-який минулий день і побачити, що було з'їдено.
Розглядаю як нативну розробку під iOS та Android, так і крос-платформний фреймворк — головне, щоб зйомка й обробка знімка працювали швидко на звичайному телефоні середнього класу. У відповіді хотілося б побачити досвід роботи з розпізнаванням зображень, реалістичну оцінку точності та розбивку робіт за етапами.
Опишіть також:
— який підхід до моделі розпізнавання плануєте використати
— наскільки точна оцінка для змішаних страв
— що відбувається при поганому знімку або слабкому інтернеті
— вартість і терміни за етапами
Розробка мобільних додатків Готівка, Банківський переказ
