Часть 4 — самая интересная
После пары дней использования приложения я понял, что постоянно вручную заполнять приёмы пищи — довольно утомительно. И тут я подумал: мы же живём в эпоху умных технологий, почему бы не попробовать упростить этот процесс?
Я начал ресёрч и нашёл пару готовых моделей. Одна оказалась устаревшей и давно архивированной на GitHub, вторая — просто не заработала. Тогда я решил собрать свою модель, используя открытые датасеты с изображениями еды.
Первую модель я обучил на наборе данных Food101 — прямо на Mac, через Core ML, следуя туториалу от ChatGPT. Вышло неплохо, но модель не распознавала базовые продукты вроде картошки или банана. Оказалось, в датасете просто не было овощей и фруктов — модель банально не знала об их существовании.
Во второй версии я улучшил точность и добавил поддержку распознавания фруктов и овощей. Немного доработал UI — и теперь вы можете видеть результат на картинке.
Дальше в планах:
– улучшить аналитику в приложении,
– и доработать модель, чтобы названия продуктов отображались текстом — без прочерков и пустых значений.
