Перейти до основного вмісту

Публічна методологія · точність скану

Чесно про точність AI-скану їжі

Фото-аналіз калорій ніколи не буває «ідеальним грамом». Ми показуємо орієнтовні макроси, дозволяємо підтвердити порцію одним слайдером і публікуємо власний QA-набір українських страв — щоб ви бачили реальні цифри, а не маркетингову обіцянку.

Подивіться, як це працює

Спробуйте живий скан без реєстрації або прочитайте методологію бенчмарку українських страв.

Скріншот результату AI-скану їжі

Повний скрінкаст незабаром — поки що гостьовий скан і сторінка методології.

Як працює скан

Після фото модель визначає страву та оцінює порцію. Далі ми зіставляємо результат з базою нутрієнтів і показуємо калорії, білки, жири та вуглеводи.

  1. Камера або галерея — одне фото тарілки.
  2. AI розпізнає страву (українські назви пріоритетні для UA-локалі).
  3. Ви підтверджуєте порцію слайдером перед збереженням у щоденник.
  4. Тижневий тренд важливіший за одну ідеальну цифру.

Бенчмарк на українських стравах

Ми ведемо регресійний набір із 28 українських страв (борщ, вареники, сирники тощо). Публічний відсоток з’явиться після завершення ручного QA — зараз орієнтуйтесь на типову похибку фото ±15–20%.

Обмеження, про які ми не мовчимо

Навіть найкращі photo-first трекери (SnapCalorie, Cal AI) працюють із похибкою. Ось типові кейси:

  • Приховані соуси, олія та сметана — калорії легко недооцінити.
  • Змішані тарілки: домінантна страва може «затінити» гарнір.
  • Упаковки без штрих-коду — краще barcode fallback або ручний пошук.
  • Одна фотографія не замінює кухонні ваги — ми даємо швидкий орієнтир.

Чому ми публікуємо методологію

Дослідницькі набори на кшталт Nutrition5k показують: точність залежить від кухні, освітлення та порції. Ми не претендуємо на «100% грам» — натомість показуємо confidence, дозволяємо швидко підкоригувати порцію і відкрито вимірюємо UA-набір, щоб українські користувачі бачили цифри на своїх стравах, а не на салаті з Каліфорнії.

Як ми оновлюємо бенчмарк

  1. 28 страв з regression-набору — реальні фото на /scan.
  2. Оператор позначає pass/fail і порівнює з очікуваною назвою.
  3. Після QA публікуємо accuracy на цій сторінці та в застосунку.
  4. Кожен реліз vision-моделі — повторний прогін.

Це не медична порада. Для клінічних цілей звертайтесь до дієтолога. Тарифи — на /pricing.

На головну