prikaz prve stranice dokumenta Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka
  Download
PDF 4.11 MB
master's thesis
Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka
Split: University of Split, Faculty of Science, 2024. urn:nbn:hr:166:710317
Burazin, Marko
University of Split
Faculty of Science

Institutional repository: Repository of Faculty of Science

Cite this document

Burazin, M. (2024). Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka (Master's thesis). Split: University of Split, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin, Marko. "Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka." Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin, Marko. "Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka." Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin, M. (2024). 'Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka', Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, accessed 17 February 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Burazin M. Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka [Master's thesis]. Split: University of Split, Faculty of Science; 2024 [cited 2025 February 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

M. Burazin, "Evaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka", Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, Split, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:710317

Metadata
TitleEvaluacija modela za estimaciju kalorija hrane prikupljanjem standardiziranog skupa podataka
Title (english)Evaluation of a Model for Food Calorie Estimation by Collecting a Standardized Dataset
AuthorMarko Burazin
MentorSaša Mladenović (mentor)
Committee memberSaša Mladenović (predsjednik povjerenstva)
Committee memberNika Jerković (član povjerenstva)
Committee memberAntonela Prnjak (član povjerenstva)
GranterUniversity of Split
Faculty of Science
Split
Defense date and country2024-09-24, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
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.
Abstract (english)
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.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:166:710317
Study programmeTitle: Data Science and Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: sveučilišni/a magistar/magistra podatkovne znanosti i inženjerstva (sveučilišni/a magistar/magistra podatkovne znanosti i inženjerstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-09-27 07:37:50