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        復(fù)旦發(fā)布 FoodLMM,食材辨別/菜譜生成/營(yíng)養(yǎng)分析樣樣行!

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        原標(biāo)題:復(fù)旦發(fā)布 FoodLMM,食材辨別/菜譜生成/營(yíng)養(yǎng)分析樣樣行!
        關(guān)鍵字:食物,模型,任務(wù),圖像,數(shù)據(jù)
        文章來(lái)源:夕小瑤科技說(shuō)
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):8360字

        內(nèi)容摘要:


        夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | 智商掉了一地、Python想要準(zhǔn)確分辨出泰餐里的玉米筍?想吃美食但又怕一不小心無(wú)法控制卡路里而吃胖?食材在手但不知道該怎么搭配能炒出一道營(yíng)養(yǎng)又美味的菜?養(yǎng)生吃貨的最?lèi)?ài)的大模型來(lái)咯!
        近期,來(lái)自復(fù)旦的最新研究成果——FoodLMM(有種諧音“復(fù)的”的感覺(jué)),打遍吃貨屆無(wú)敵手,能夠快速準(zhǔn)確進(jìn)行食物和成分識(shí)別,能基于圖像和文字輸入生成食譜,還能夠估算食物的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值,比如計(jì)算卡路里、蛋白質(zhì)和脂肪含量都不在話下。此外,它不但可以識(shí)別食物的種類(lèi),還能夠標(biāo)明圖像中不同成分的位置,并且能與用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言交流,不再只像某些 APP 中的關(guān)鍵詞搜索方式來(lái)提供營(yíng)養(yǎng)建議。
        論文題目: FoodLMM: A Versatile Food Assistant using Large Multi-modal Model
        論文鏈接: https://arxiv.org/abs/2312.14991
        ▲圖1 FoodLMM 功能及其性能比較為了應(yīng)對(duì)食物領(lǐng)域中的多樣性和復(fù)雜性,滿足人們對(duì)于食物相關(guān)問(wèn)題的多樣性提問(wèn)和對(duì)話需求,作者提出了多功能食物助手 FoodLMM,如圖 1 所示,其提出背景


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        聯(lián)系作者

        文章來(lái)源:夕小瑤科技說(shuō)
        作者微信:xixiaoyaoQAQ
        作者簡(jiǎn)介:更快的AI前沿,更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來(lái)自清北、國(guó)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和互聯(lián)網(wǎng)大廠,兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。

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