Usługa oceny wizualnej jakości przygotowania potraw (ML/CV)

Budżet: 100 EUR Termin: 2 dni

Witam,

Jestem gotów zaoferować konsultację techniczną w zakresie opracowania usługi do wizualnej oceny jakości przygotowania potraw.

Moje podejście:
• Wykorzystanie metod widzenia komputerowego (CV) i uczenia maszynowego (ML) do analizy obrazów potraw.
• Zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) do klasyfikacji poziomu jakości (np. dobrze przygotowane / niedostatecznie przygotowane).
• Możliwość uzupełnienia modelu metrykami estetyki wizualnej (kolor, tekstura, równomierność przygotowania).

Stos technologiczny:
• Python (TensorFlow / PyTorch)
• OpenCV do wstępnego przetwarzania obrazów
• FastAPI lub Flask do tworzenia usługi i REST API
• Możliwość integracji z platformami chmurowymi (Google Cloud, AWS) dla skalowalności

Przykładowy algorytm:
1. Zbieranie i adnotacja zbioru danych obrazów potraw o różnych poziomach jakości.
2. Wstępne przetwarzanie obrazów (normalizacja, augmentacja).
3. Szkolenie modelu CNN do klasyfikacji jakości.
4. Walidacja i testowanie modelu na nowych danych.
5. Opracowanie usługi z API do przesyłania obrazu i uzyskiwania oceny.
6. Możliwość rozszerzenia funkcjonalności (np. rekomendacje dotyczące poprawy przygotowania).

Dzięki międzynarodowemu doświadczeniu w dziedzinie AI/UX oraz pracy na różnych rynkach, mogę zaproponować rozwiązanie, które będzie nie tylko technicznie poprawne, ale także wygodne dla końcowego użytkownika.

Jestem gotów omówić szczegóły i dostosować rozwiązanie do Państwa wymagań.

Z poważaniem,
Assontsa Sonfack Toscani Rozwiń

Budżet: 80 EUR Termin: 3 dni

Cześć, robiłem podobny projekt, który obliczał kalorie potrawy.

Algorytm, który bym wybrał, jest maksymalnie prosty:
Serwis przyjmuje zdjęcia potrawy i przesyła je do gemini/chatgpt (osobiście polecam gemini).

W promptcie opisujemy, jak dokładnie chcemy oceniać potrawę. Opisujemy kolor/podanie/...

Zapewniam, że dokładność będzie lepsza niż w przypadku jakiegokolwiek innego wybranego algorytmu. Szkolenie własnego modelu jest drogie. A obecne wersje AI pozwalają klasyfikować wszystko, co tylko chcesz, ale potrzebny jest dodatkowo dobry prompt. To maksymalnie efektywny algorytm.

Budżet: 50 EUR Termin: 1 dzień

Wchodzę do top-5 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~2100 specjalistów na platformie. Gwarantuję: - Szybkie i jakościowe wykonanie zadania - Ścisłe przestrzeganie terminów - Regularny kontakt przez cały proces Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.

Budżet: 50 EUR Termin: 3 dni

Cześć, pracuję z pythonem od ponad 5 lat, od kilku lat pracuję z opencv. W tym przypadku musimy opracować klasyfikator. Można poszukać podobnych modeli i douczyć je lub stworzyć własny od zera. Są gotowe modele klasyfikatorów potraw, ale aby określić, jak potrawa jest przygotowana, trzeba analizować kolory, składniki. Dlatego trzeba wykonać kilka etapów i modeli, najpierw klasyfikator potrawy wytrenowany na wystarczająco dużym zbiorze danych, następnie analizujemy kolory palety potrawy i porównujemy z potrawami z zbioru danych, większa różnica - gorsza potrawa, następnie analizujemy składniki, czy są tu jakieś produkty do rozpoznania, ich ilość i proporcje oraz porównanie z idealnymi wartościami zbioru danych. Ogólnie zadanie jest ciekawe, chętnie omówię szczegóły!

Budżet: 50 EUR Termin: 1 dzień

Witam! Mogę doradzić Ci i przekształcić pomysł w jasne sformułowanie zadania, które następnie można zrealizować w działającym MVP.

Mam odpowiednie doświadczenie w zakresie widzenia komputerowego w skomplikowanych przypadkach produkcyjnych (mogę opowiedzieć prywatnie, jeśli Cię to interesuje). W zadaniach typu „ocena jakości na podstawie zdjęcia” najważniejsze jest prawidłowe określenie, co dokładnie uważamy za jakość, jakie cechy powinny być widoczne na obrazie oraz jak zorganizować dane, aby model nie uczył się na tle/świetle zamiast na produkcie.

Proponuję dialog w dogodnym dla Ciebie formacie, gdzie szybko przejdziemy przez Twoje dania/kategorie, źródło zdjęcia (jedna kamera/różne telefony), format odpowiedzi (zaakceptuj/odrzuć, klasy lub punkty) oraz dopuszczalny błąd. Po tym prześlę zwięzły dokument z zalecanym podejściem (jaka architektura/stos, jakie dane i oznaczenia są potrzebne, jakie metryki mają sens, jakie ryzyka i co zrobić, aby je wyeliminować) oraz dam realistyczną ocenę, na jaką dokładność można osiągnąć w Twoich warunkach i jaka ilość danych będzie do tego potrzebna.

Jeśli po konsultacji zechcesz iść dalej, mogę również zaproponować plan realizacji MVP (API/demo, podstawowy model, weryfikacja jakości na teście kontrolnym).

Budżet: 130 EUR Termin: 1 dzień

Witam Państwa,

Dziękuję za szczegółowy opis, chętnie pomogę w realizacji projektu. Jestem inżynierem oprogramowania z ponad 7-letnim doświadczeniem w tworzeniu różnych stron internetowych, rozwiązań SaaS, skomplikowanych platform internetowych i MVP dla startupów. W portfolio wskazałem na niektóre opracowane projekty.

Mój stos technologiczny obejmuje następujące technologie i ich frameworki: PHP (Yii2, Laravel, Symfony), HTML5, CSS3, JS (Vue.js, React.js), MySQL, PostgreSQL.

Budżet: 1500 EUR Termin: 10 dni

Cześć,

Metody
- Wizyjność komputerowa z głębokim uczeniem
- Klasyfikacja/regresja obrazów oparta na CNN
- Uczenie transferowe (wstępnie wytrenowane modele żywności/obrazów)
- Opcjonalnie: detekcja/segmentacja obiektów dla skomplikowanych potraw

Stos technologiczny
- Python
- PyTorch lub TensorFlow
- OpenCV (przetwarzanie obrazów)
- FastAPI/Flask (backend API)
- Docker, GPU (CUDA)
- Chmura: AWS / GCP / Azure
- Opcjonalny frontend: aplikacja internetowa lub mobilna

Przybliżony algorytm
- Zbierz i oznacz obrazy potraw (niedogotowane / normalne / przegotowane lub ocena jakości).
- Wstępnie przetwórz obrazy (zmiana rozmiaru, normalizacja, augmentacja).
- Wytrenuj model CNN używając uczenia transferowego.
- Waliduj i dostosuj model.
- Wdróż model jako usługę API.
- Użytkownik przesyła zdjęcie → model analizuje → zwraca jakość gotowania i pewność.

Pozdrawiam Rozwiń