SnapCalorie

사진 일기 및 매크로 추적기

전직 Google AI 연구자들이 설립한 SnapCalorie의 사진 칼로리 카운터는 식단과 영양을 추적하는 가장 쉽고 빠른 방법입니다. 간단히 사진을 찍거나 빠른 음성 메모를 녹음하여 전체 식사 또는 하루를 기록하세요. 당사의 AI 알고리즘은 검증된 USDA 데이터베이스 값을 기반으로 칼로리, 매크로 및 30가지 이상의 미량 영양소를 즉시 제공합니다.

칼로리만 추적하나요?

아니요! 우리는 모든 다량 영양소와 100개 이상의 미량 영양소를 추적합니다. SnapCalorie의 AI 영양사는 다양한 식단 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

얼마나 정확합니까?

우리의 사진 칼로리 카운터는 시각적으로 부분 크기를 추정하는 것보다 약 두 배 더 정확합니다.

우리의 음성 메모 알고리즘은 귀하가 제공하는 정보만큼 정확합니다. 음식 저울에 품목을 놓을 때 그램 값과 재료를 지시하면 실험실 수준의 정밀도로 음식을 입력할 필요 없이 기록할 수 있습니다.

주방 저울을 사용하고 싶지 않으신가요?

당사의 사진 칼로리 카운터는 iPhone Pro의 LiDAR 깊이 센서를 사용하여 음식의 정확한 양을 스캔할 수 있으며 음성 메모 기능은 지정되지 않은 경우 평균 부분 크기를 가정할 수 있습니다.

정확도를 어떻게 측정하나요?

우리는 Google Lens와 Cloud Vision API를 공동 창립한 전직 Google AI 연구원들로 구성된 팀에 의해 설립되었습니다. 우리의 AI 알고리즘은 동료 검토 학술 연구를 통해 뒷받침되는 유일한 알고리즘입니다. 우리 연구인 Nutrition5k에서 우리는 접시에 담긴 모든 재료의 무게를 측정하여 5,000가지 독특한 요리의 테스트 데이터 세트를 수집했습니다. 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해 이 데이터 세트에서 사진 칼로리 카운터를 실행하고 결과를 실제 영양소 값과 비교했습니다.

500칼로리 요리의 평균 예상 오류는 iPhone Pro의 경우 +/- 80칼로리이고 일반 iPhone의 경우 +/- 130입니다. 이에 비해 사용자가 눈으로 보는 부분 크기는 평균 +/- 265칼로리였습니다.

어떻게 작동하나요?

사진 칼로리 카운터로 사진을 찍으면 AI는 영양사가 하듯이 다양한 음식 유형과 접시 위의 위치를 ​​식별하는 작업부터 시작합니다. 다음으로, iPhone Pro를 가지고 계시다면 LiDAR 깊이 센서로 음식의 양을 측정합니다. 우리의 AI는 깊이 센서가 없는 휴대폰의 부분 크기를 시각적으로 추정합니다. 마지막으로 신뢰할 수 있는 데이터베이스(예: USDA)에서 해당 유형의 음식과 섭취량에 대한 영양가를 찾아 총합을 요약해 드립니다!

뭔가 잘못된 것 같으면 직접 수정하거나 검토를 위해 영양 전문가 팀에 다시 보낼 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 당사의 사진 칼로리 카운터는 귀하의 특정 데이터를 기반으로 자체적으로 미세 조정되며 귀하가 수정한 내용을 학습합니다. 항상 고기 대체 버거를 드시나요? 우리의 AI 알고리즘은 천천히 학습하고 적응할 것입니다.

지방과 기름을 요리하는 것은 어떻습니까?

지방을 요리하는 것은 칼로리를 계산하는 누구에게나 어려운 일이며 우리의 알고리즘도 예외는 아닙니다. 사용된 요리 방법을 암시하는 음성 메모를 추가하거나 초기 예측 후 요리 지방을 조정할 수 있습니다.

바코드 데이터베이스에 뭔가가 빠져 있으면 어떻게 합니까?

우리가 가장 좋아하는 기능 중 하나는 영양 표시 사진을 찍는 기능입니다. 우리의 AI는 몇 초 안에 모든 값을 입력합니다!

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