После подсчёта калорий по фото и ИИ

Вы наводили камеру на ужин, видели результат и понимали, что приложение ошиблось. Фотография от этого не становится бесполезной. Просто распознать еду и оценить её калорийность — две разные задачи.

Что видно на фотографии еды, а что нет

#

По снимку можно распознать рис, курицу и овощи. Но по нему редко удаётся понять, сколько масла было на сковороде, из чего сделан соус, жарили панировку или запекали и насколько глубока тарелка. Эти скрытые детали влияют на калорийность сильнее названия блюда.

Даже правильное название ещё не даёт ответа в калориях. Два реальных варианта одного блюда отличаются составом, способом приготовления и порцией. Уверенная единственная цифра прячет этот разброс, а не снимает его.

Что Calk делает вместо оценки по фото

#

В Calk вы открываете подходящий шаблон блюда — состав и порцию привычной еды — и указываете известные детали: порцию, способ приготовления, соус, масло и остальные части. Курицу можно пожарить или запечь, салат — оставить с заправкой или без. Видно, откуда взялась оценка и какой выбор её сдвинул.

Если точное количество масла или соуса неизвестно, попробуйте несколько вероятных значений и посмотрите, насколько далеко уходит оценка. Так сразу понятно, важна ли эта деталь для результата.

Записывайте так обычную еду месяц — и Calk будет работать с тем, что выбрали вы, а не с догадкой модели: Наблюдения о питании подскажут, что заметно в недавних днях, а отчёт о питании за месяц покажет, что стоит поправить в той еде, которую вы и так едите.

Проверяйте утверждение, а не эффектную демонстрацию

#