Food Recognition and Nutrition Management on the RISC-V Platform
Last Updated Date 2026-03-06
- Course Sorts:RISC-V Curriculum Development Project ／ 114年度
- Course Introduction:
- Course Introduction Video:
經由透過伺服器運算辨識影像，自行建立資料集，本課程擬在RiscV開發版上實現模型推理與互動
實作方法:
實作方法:
1.透過拍攝辨識物與該物成分表
2.YOLO模型訓練與成分表建立
3.將Pytorch模型轉換成TensorFlow Lite模型部屬在RiscV開發板上
4.建立FastAPI上傳分析介面，透過RiscV開發板與手機連線，上傳影像做食物品項辨識
5.透過推理應用，直接辨識是什麼零食、泡麵。由系統自動分析出該次的營養量與補充建議。
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Update Time 2026-03-04 16:17:13
Download Times 0 第一章｜課程介紹與系統總覽
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Download Times 0 第二章｜拍攝資料集與食品成分表收集
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Download Times 0 第三章｜YOLO 模型訓練與辨識實作
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Download Times 0 第四章｜Sifive 開發板介紹與設定
- RISC-V-114年度-RISC-V 用於食物辨識與營養管理-第四章｜Sifive 開發板介紹與設定-1.pptx(34.92 MB)
- RISC-V-114年度-RISC-V 用於食物辨識與營養管理-第四章｜Sifive 開發板介紹與設定-4.zip(1.01 GB)
- RISC-V-114年度-RISC-V 用於食物辨識與營養管理-第四章｜Sifive 開發板介紹與設定-1.zip(41.16 MB)
- RISC-V-114年度-RISC-V 用於食物辨識與營養管理-第四章｜Sifive 開發板介紹與設定-2.zip(6.14 MB)
- RISC-V-114年度-RISC-V 用於食物辨識與營養管理-第四章｜Sifive 開發板介紹與設定-3.zip(173.13 MB)
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Download Times 0 第五章｜推理伺服器建置與系統整合
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Download Times 0 第六章｜推理伺服器與磅秤系統整合
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