文件名称:即食:深度学习中的食物检测和推荐
文件大小:18.23MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-02-26 00:24:37
nodejs food flask deep-neural-networks deep-learning
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
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snap-n-eat-master
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