AI и калории: рассказываем историю создания приложения CalMePlease и обсуждаем, можно ли похудеть отмечая еду
Год назад я столкнулся с резкими изменениями веса, и, как у многих, эти изменения происходили не в лучшую сторону. Попытки решить проблему через диеты часто терпели неудачу. Нехватка мотивации, дисциплины, ограниченность рациона и значительные временные затраты — все это делало процесс поддержания формы крайне сложным.
"В рамках тестов мы получали погрешность в среднем до 5%"
Как только видишь - сразу понимаешь что булшит. Две столовых ложки оливкового масла нельзя нормально увидеть, а калорийность салата они на 15% изменят.
Даже если вы используете 3д камеру - объём блюда это будет +-10% погрешности. А если не используете - то там хоть в 3 раза можно ошибиться.
Да и не вериться что вы там обучали сетку калории предсказывать. Скорее всего взяли готовый QWEN и промптами обложили.
Но думаю что для 80% пользователей пофиг. Самовнушение на то что "у меня трекер калорий я не буду много есть" - сработает на отлично. А тортик от салата от хоть как-то да отличит.
Я бы советовал не позориться и убрать все фразы про точность. А то могут же и за руку поймать.
Антон, здравствуйте, мы не позоримся, здесь рассказ про наш опыт и продукт. В тексте мы акцентируем идею что ключевая ценность это привлечении фокуса внимания людей к тому что они употребляют, насколько это калорийно и полезно. В наших тестах отклонение составило до 5%, вполне допускаем что в ряде сложных для распознования кейсов оно будет выше. На это может влиять освещенность, угол съемки, контрастность блюда относительно тарелки и многое другое. Можно заставлять людей скроллить бесконечные каталоги и вбивать граммовку продуктов, но забирая их время мы получаем совершенно незначительный прирост точности. Если вообще его получаем. Обмен происходит неравноправно, так как время в этом уравнение гораздо ценнее