Xây dựng ứng dụng phân loại món ăn : Khoá luận tốt nghiệp

Nguyễn, Văn Tiền

Xây dựng ứng dụng phân loại món ăn : Khoá luận tốt nghiệp

dc.contributor.author	Nguyễn, Văn Tiền
dc.date.accessioned	2026-04-24T07:18:46Z
dc.date.available	2026-04-24T07:18:46Z
dc.date.issued	2024
dc.description	75 tr.
dc.description.abstract	Tìm giải pháp về việc ứng dụng phân loại các món ăn và nguyên liệu các món ăn sử dụng mô hình học sâu YOLO. Sử dụng phương pháp học sâu lần lượt 3 mô hình Yolov5, yolov7, yolov8 thực hiện hiện nhận diện đối tượng để cho có thể trải nghiệm rõ ràng nhất về từng phiên bản một và hiệu quả chúng đem lại trong việc phát hiện rõ ràng đầy đủ thành phần trong món ăn. Bên cạnh đó, sự hỗ trợ của nền tảng cung cấp API nutrient uy tính của Edamma, usda( bộ nông nghiệp Hoa Kỳ) cho việc cung cấp thành phần dinh dưỡng cho món ăn. Đối với nhận dạng đối tượng thông qua phương pháp Yolo sử dụng lần lượt yolov5 và yolov7 Pytorch, yolov8 tính năng orient bounding box (obb) mượn GPU T4 colab để train, Robotflow để lấy dư liệu, thư viện sử dụng cho mô hình ultralytics, torch và sau đó sẽ so sánh hiệu suất mô hình nào có MAP cao nhất sẽ đem đi ứng dụng vào xây dựng hệ thống hiển thị thêm thông tin thành phần dinh dưỡng calories, protein, fat, carb, fiber,vitamin… qua phương pháp lấy kết quả của món ăn đã detecte gọi qua API nutrient của Edamam để hiển thị thông tin thành phần dinh dưỡng chính xác nhất
dc.identifier.uri	https://repository.ntt.edu.vn/handle/298300331/1369
dc.language.iso	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (Khoa Công nghệ thông tin)
dc.subject	Xây dựng
dc.subject	Phân loại
dc.subject	Món ăn
dc.title	Xây dựng ứng dụng phân loại món ăn : Khoá luận tốt nghiệp
dc.type	Thesis