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现在，身材治理已成为人们日常生活中重点关注的内容，除了静止之外，热量的摄入也是重中之重，想要维持现实的身体健康和体重状态，人们须要长期测量本人每日摄入食物的体量、热量和营养价值，这须要实践者有极强的急躁、执行力和常识储备，从而成为了一部分身材治理路线上的拦路虎。
因而很多静止衰弱类 App 中反对食物辨认，能够实现拍照辨认食物卡路里和营养元素的性能，满足人们日常生活中疾速获取食物信息、及时治理热量摄入的需要，为人们身材治理提供极大的便捷。
技术原理
那么，这样一种拍照获取食物热量和养分信息的性能背地的技术原理是什么呢？其实靠的就是图片分类能力。
图片分类能力是 AI 人工智能畛域重要的根底性能，理论利用场景宽泛，传统的图片分类办法流程包含预处理、特征提取、分类器，其中特征提取须要研究者投入大量精力手工设计提取，且只实用于简略的图像分类，对于理论状况简单的图片内容则无奈辨认。
近年来，基于深度学习的图片分类能力开始风行，应用特定的推理框架，通过神经网络核心技术，对图片中的实体对象进行分类并增加标注信息，帮忙定义图片题材和实用场景等。
大抵的图片分类流程为，开发者传入照片应用动态图片检测，或者调起摄像头应用视频流检测，图片分类能力会依据开发者应用的端侧 / 云侧算法模型进行剖析，返回给 App 图片的类别（如：动物、家具、手机）及置信度。
HMS Core 机器学习服务图片分类能力的性能劣势
华为 HMS Core 的机器学习服务图片分类性能基于深度学习的办法，能够辨认图片中物体、场景、行为等信息，返回对应标签信息。机器学习服务图片分类能力在辨认准确率和速度性能方面都有所晋升。
迁徙学习法：加强图片标签模型和常识迁徙能力，并对深度神经网络拓扑构造一直调优，准确率晋升 38%；
集成 WordNet 语义网络：优化语义分析模型，对图片内容进行语义剖析，实现概念标签主动推理，反对标签量 2.3 万；
基于华为 GPU 云服务减速：显存带宽较上代 GPU 晋升 2 倍，位宽晋升 8 倍，辨认单张图片仅 100 毫秒。
开发者能够应用图片分类能力现有的类别，也能够自定义图片分类模型，对各种食物图片进行收集和训练，而后导入对应的标签数据，造成宏大的食物热量数据库。最初，通过华为相机的景深摄像头性能，无效测量手机与物体之间的间隔，大抵辨认出该物体的大小和分量，再与数据库中的信息相匹配，从而实现食物不同类别、不同大小的卡路里的计算。
除此之外，机器学习服务图片分类能力还广泛应用于图片分类管理场景，比方利用于手机相册分类管理、电商 App 的商品图智能分类等场景，为各类利用开发者提供良好的解决方案。
点击查看图片辨认分类信息列表。
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