prikaz prve stranice dokumenta Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka
  Preuzmi
PDF 4.11 MB
diplomski rad
Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka
2024. urn:nbn:hr:166:710317
Burazin, Marko
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet

Citirajte ovaj rad

Burazin, M. (2024). Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin, Marko. "Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin, Marko. "Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin, M. (2024). 'Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 24.10.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin M. Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2024 [pristupljeno 24.10.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

M. Burazin, "Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovEvaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka
Naslov (engleski)Evaluation of a Model for Food Calorie Estimation by Collecting a Standardized Dataset
AutorMarko Burazin
MentorSaša Mladenović (mentor)
Član povjerenstvaSaša Mladenović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNika Jerković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAntonela Prnjak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Split
Datum i država obrane2024-09-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu evaluiran je model za estimaciju kalorijskih vrijednosti hrane koji koristi napredne tehnike dubokog učenja. Model je treniran i testiran unutar Python okruženja u Google Colab-u, a korištene su arhitekture poput MobileNetV3 i NASNet. Ove arhitekture omogućuju simultano rješavanje problema klasifikacije i regresije što omogućuju visoku razinu točnosti u prepoznavanju hrane, sastojaka, nutritivnih vrijednosti i estimaciji kalorijskih vrijednosti. Fokus istraživanja je na prikupljanju, analizi i standardizaciji skupova podataka kako bi se osigurala dosljednost i pouzdanost podataka na kojima model trenira. Svi skupovi podataka koji su korišteni su javno dostupni na Internetu. Razvijen je cjevovod za automatizaciju obrade skupova podataka, čime se značajno ubrzava i pojednostavljuje rad s velikim količinama podataka. Rezultati eksperimenta pokazuju napredak u preciznosti estimacije kalorija korištenjem zajedničkog skupa podataka, čime se potvrđuje potreba za izradom velikog skupa podataka te njegov doprinos unaprjeđenju tehnologija u području procjene nutritivnih vrijednosti hrane.
Sažetak (engleski)
In this paper, a model for estimating caloric values of food that uses advanced deep learning techniques was evaluated. The model was trained and tested within the Python environment at Google Colab, and architectures such as MobileNetV3 and NASNet were used. These architectures enable simultaneous solving of classification and regression problems, which enable a high level of accuracy in recognizing food, ingredients, nutritional values and caloric value estimation. The focus of the research is on the collection, analysis and standardization of data sets to ensure consistency and reliability of the data on which the model is trained. All datasets used are publicly available on the Internet. A pipeline for automating the processing of data sets has been developed, which significantly speeds up and simplifies work with large amounts of data. The results of the experiment show progress in the accuracy of calorie estimation using a common data set, thus confirming the need for the creation of a large data set and its contribution to the improvement of technologies in the field of nutritional assessment of food.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:166:710317
Studijski programNaziv: Podatkovna znanost i inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra podatkovne znanosti i inženjerstva (univ. mag. dat. sci. et ing.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-27 07:37:50