Image-Based Dietary Assessment Using the Swedish Plate Model: Evaluation of Deep Learning–Based You Only Look Once (YOLO) Models
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent advances in computer vision, particularly in deep learning, have significantly enhanced object recognition capabilities in images. Among these, real-time object detection frameworks such as You Only Look Once (YOLO) have shown promise across various domains. This study explores the application of YOLO-based object detection for food identification and portion estimation, with a focus on its alignment with the Swedish plate model recommended by the National Food Agency. Objective: The primary aim of this study is to evaluate and compare the performance of 3 YOLO variants (YOLOv7, YOLOv8, and YOLOv9) in detecting individual food components and estimating their relative proportions within images, based on public health dietary guidelines. Methods: A custom dataset comprising 3707 annotated food images spanning 42 food classes was developed for this study. A series of preprocessing and data augmentation techniques were applied to enhance dataset quality and improve model generalization. The models were evaluated using standard metrics, including precision, recall, mean average precision, and F1-score. Results: Among the evaluated models, YOLOv8 outperformed YOLOv7 and YOLOv9 in both peak precision and F1-scores. It achieved a peak precision of 82.4%, compared with 73.34% for YOLOv7 and 80.11% for YOLOv9, indicating superior accuracy in both food classification and portion estimation tasks. YOLOv8 also demonstrated higher confidence in its predictions. However, all models faced challenges in distinguishing visually similar food items, underscoring the complexity of fine-grained food recognition. Conclusions: While YOLO-based models, particularly YOLOv8, show strong potential for food and portion recognition aligned with dietary models, further refinement is needed. Improvements in model architecture and greater diversity in training data are essential before these systems can be reliably deployed in health and dietary monitoring applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».