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Vous pouvez maintenant obtenir une estimation de la teneur en calories d’un repas à partir d’une photo de celui-ci. Le comptage des calories est l’un des moyens utilisés par de nombreuses personnes pour essayer de contrôler leur poids, mais la saisie manuelle des informations nutritionnelles des produits dans les applications prend du temps. La cuisson des repas rend les choses encore plus confuses, ce qui rend difficile l’établissement d’un comptage précis des calories.

Estimer les calories

Robin Ruede et ses collègues de l’Institut de technologie de Karlsruhe, en Allemagne, pourraient vous aider. Ils ont exploité un réseau neuronal couramment utilisé, DenseNet, pour croiser les images des repas avec une base de données de 308 000 photographies prises à partir de 70 000 recettes sur un site web de cuisine allemand. Un réseau de neurones est modelé sur l’architecture d’un cerveau.
« Nous avons adapté l’architecture et lui avons fait prédire les macronutriments – les calories, la teneur en graisses et en protéines – à partir des ingrédients », explique M. Ruede. « Nous supposons qu’ils ont cuisiné la recette correctement, nous prenons les valeurs nutritionnelles et nous faisons en sorte que le modèle apprenne la corrélation entre les informations nutritionnelles et cette image ».

Il se trompe parfois

Ce modèle est loin d’être parfait : en moyenne, son estimation des calories est erronée à 32,6 % lorsqu’il est confronté à une image inédite, bien que les humains soient également mauvais pour estimer le contenu calorifique : une enquête de 2018 a révélé que nos estimations peuvent être de plusieurs centaines de calories éloigné d’un repas. En revanche, ce modèle a estimé qu’un gâteau au chocolat, qui était de 198 kcal pour 100 grammes, était de 183 kcal, et qu’un pain de 239 kcal/100 g était de 229 kcal.
« L’ensemble de ce document est un grand pas en avant dans notre capacité à déterminer la valeur nutritionnelle des aliments à partir d’images », déclare Dane Bell, co-fondateur de Lum AI, une entreprise de traitement assisté par un réseau neuronal. « Cet ensemble de données porte directement sur ce que nous voulons savoir : la quantité de protéines, de glucides et de lipides que contient cet aliment ».

Une pertinence relative

Ce modèle n’est plus pertinent lorsqu’il est confronté à des éléments qui ne figurent pas dans la liste des recettes ou lorsque les recettes utilisent des ingrédients ou des méthodes inhabituelles. Mais même ainsi, dit M. Ruede, « il est assez clair qu’il peut distinguer les catégories d’aliments riches et pauvres en calories ».
Cette recherche a été pré-publiée dans arXiv.
Source : New Scientist
Crédit photo sur Unsplash : Eaters Collective

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