這個麻省理工學院的神經網路將食物圖片轉換成食譜
麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的研究人員開發了一種神經網路，理論上可以“看”一幅影象，找到所描繪食物的配方。這是繼Pinterest和矽谷真正的熱狗識別應用程式之後，越來越多類似專案的最新加入。2017年顯然是利用人工智慧的重大進展來識別食物的一年。
CSAIL團隊稱之為Recipe1M網路，本週發表的一篇論文對此進行了詳細描述。簡單地說：研究人員給人工智慧提供了100多萬份食譜和近100萬張圖片。在整個培訓過程中，它將配方中包含的內容與食物照片之間的關係聯絡起來，並加以完善。
其結果是一個名為Pic2Recipe的介面，讓人想起我們見過的低保真傻瓜TensorFlow專案，比如edges2cat或Pix2Pix。不過，這個入口網站並沒有生成噩夢般的燃料，而是根據你上傳的食物照片抓取食譜，並根據系統對結果正確性的確定程度對它們進行排序。
但我之前寫過“理論上的”，因為在我的短輪測試中，Pic2Recipe基本上沒有正確地建立這些關聯。我拍過的幾碗拉麵、幾袋薯片、燒牛排骨，甚至米飯和豆子的照片都得到了“不相配”的回答。一張在西城不可能的漢堡的照片帶來了一份“嬰兒百吉餅三明治”的菜譜（儘管那是公認的棘手問題）。
一張我祖母的Chex混合物的模糊照片得到了一些更接近的結果，比如“薑杏仁”和“辛辣辣椒花生”的食譜，我認為，隨著整個系統的進一步完善，很容易看出這樣一個專案是如何真正發展成為一個真正的想法版本的。有趣的是，Pic2Recipe唯一的結果就是我上傳了一張熱狗的照片。我並不是說像這樣的專案只適合識別熱狗。我只是說實話。
- 發表於 2021-05-29 04:17
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