这个麻省理工学院的神经网络将食物图片转换成食谱
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了一种神经网络，理论上可以“看”一幅图像，找到所描绘食物的配方。这是继Pinterest和硅谷真正的热狗识别应用程序之后，越来越多类似项目的最新加入。2017年显然是利用人工智能的重大进展来识别食物的一年。
CSAIL团队称之为Recipe1M网络，本周发表的一篇论文对此进行了详细描述。简单地说：研究人员给人工智能提供了100多万份食谱和近100万张图片。在整个培训过程中，它将配方中包含的内容与食物照片之间的关系联系起来，并加以完善。
其结果是一个名为Pic2Recipe的接口，让人想起我们见过的低保真傻瓜TensorFlow项目，比如edges2cat或Pix2Pix。不过，这个门户网站并没有生成噩梦般的燃料，而是根据你上传的食物照片抓取食谱，并根据系统对结果正确性的确定程度对它们进行排序。
但我之前写过“理论上的”，因为在我的短轮测试中，Pic2Recipe基本上没有正确地建立这些关联。我拍过的几碗拉面、几袋薯片、烧牛排骨，甚至米饭和豆子的照片都得到了“不相配”的回答。一张在西城不可能的汉堡的照片带来了一份“婴儿百吉饼三明治”的菜谱（尽管那是公认的棘手问题）。
一张我祖母的Chex混合物的模糊照片得到了一些更接近的结果，比如“姜杏仁”和“辛辣辣椒花生”的食谱，我认为，随着整个系统的进一步完善，很容易看出这样一个项目是如何真正发展成为一个真正的想法版本的。有趣的是，Pic2Recipe唯一的结果就是我上传了一张热狗的照片。我并不是说像这样的项目只适合识别热狗。我只是说实话。
- 发表于 2021-05-29 04:17
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- 分类：互联网
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