Dietary Assessment with Multimodal ChatGPT: A Systematic Analysis
作者: Frank P. -W. Lo, Jianing Qiu, Zeyu Wang, Junhong Chen, Bo Xiao, Wu Yuan, Stamatia Giannarou, Gary Frost, Benny Lo
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-14
备注: 10 pages
💡 一句话要点
利用多模态ChatGPT进行膳食评估，无需微调食物检测精度高达87.5%。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 膳食评估 多模态学习 ChatGPT GPT-4V 食物检测 营养分析 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有膳食评估方法依赖主观报告，存在不准确、耗时等问题，且AI方法泛化能力弱，难以适应多样化的饮食习惯和文化背景。
- 本研究探索了多模态ChatGPT在膳食评估中的应用，利用其强大的通用智能和多模态数据处理能力，提升膳食评估的准确性和泛化性。
- 实验表明，GPT-4V在食物检测中表现出色，无需微调即可达到87.5%的准确率，并能根据上下文推断食物份量，与营养数据库高度一致。
📝 摘要（中文）
传统的膳食评估方法主要依赖于自我报告或在营养师监督下的结构化访谈。这些方法通常是主观的、可能不准确且耗时。虽然已经开发了基于人工智能（AI）的解决方案来自动化膳食评估过程，但这些先前的AI方法在推广到各种食物类型、饮食行为和文化背景方面面临挑战。这导致膳食领域的AI应用具有狭窄的专业性和有限的准确性。最近，以GPT-4V为代表的多模态基础模型的出现，在众多研究领域（例如，场景理解和图像描述）的各种任务中展现了变革性的潜力。这些模型表现出卓越的通用智能和准确性，能够处理各种数据模态。在这项研究中，我们探索了多模态ChatGPT在膳食评估领域的应用。我们的研究结果表明，GPT-4V在具有挑战性的条件下进行食物检测表现出色，无需使用特定食物数据集进行任何微调或调整，准确率高达87.5%。通过使用特定的语言提示（例如，非洲美食）引导模型，它可以从识别常见的食物（如米饭和面包）转变为准确识别区域菜肴（如banku和ugali）。GPT-4V的另一个突出特点是其上下文感知能力。GPT-4V可以利用周围的物体作为比例参考来推断食物的份量大小，从而进一步提高其将食物重量转化为营养成分的准确性。这种与美国农业部国家营养数据库的一致性突显了GPT-4V在推进营养科学和膳食评估技术方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决传统膳食评估方法的主观性、不准确性和耗时性问题，以及现有AI方法在食物类型、饮食行为和文化背景上的泛化能力不足的痛点。现有方法依赖人工报告或专业人员指导，效率低且易出错，而之前的AI方法对特定食物或场景的依赖性强，难以适应复杂多变的现实情况。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态ChatGPT（特别是GPT-4V）强大的视觉理解能力和语言处理能力，实现自动化的、高精度的膳食评估。通过图像识别食物种类，结合上下文信息（如餐具大小）估计食物份量，并最终转化为营养成分。这种方法旨在模拟人类专家进行膳食评估的过程，但效率更高，且不易受主观因素影响。
技术框架：整体流程主要包括以下几个阶段：1) 输入食物图像；2) 使用GPT-4V进行食物检测和识别；3) 利用上下文信息（如餐具）估计食物份量；4) 将食物种类和份量信息转化为营养成分，并与标准营养数据库（如USDA National Nutrient Database）进行比对。整个过程无需针对特定食物进行微调，而是依赖GPT-4V的通用能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于将多模态ChatGPT应用于膳食评估领域。与现有方法相比，本研究无需针对特定食物或场景进行训练，而是利用GPT-4V的通用视觉理解和语言处理能力，实现了更强的泛化性和鲁棒性。此外，利用上下文信息估计食物份量也是一个重要的创新点，提高了膳食评估的准确性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用GPT-4V作为核心的视觉理解和语言处理引擎；2) 设计合适的prompt，引导GPT-4V识别食物种类和估计份量；3) 利用上下文信息（如餐具大小）作为比例参考，提高份量估计的准确性；4) 将识别结果与USDA National Nutrient Database进行比对，验证评估结果的准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT-4V在食物检测方面表现出色，无需任何微调或适应，准确率高达87.5%。通过引导模型使用特定的语言提示，可以准确识别不同文化背景下的食物。GPT-4V还能利用上下文信息推断食物份量，从而提高营养成分评估的准确性。评估结果与USDA国家营养数据库高度一致。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能膳食管理App、健康咨询服务、营养研究等领域。通过拍照即可自动评估膳食营养成分，为用户提供个性化的饮食建议，帮助改善饮食习惯，预防慢性疾病。未来可进一步与可穿戴设备结合，实现更便捷的膳食监测和健康管理。
📄 摘要（原文）
Conventional approaches to dietary assessment are primarily grounded in self-reporting methods or structured interviews conducted under the supervision of dietitians. These methods, however, are often subjective, potentially inaccurate, and time-intensive. Although artificial intelligence (AI)-based solutions have been devised to automate the dietary assessment process, these prior AI methodologies encounter challenges in their ability to generalize across a diverse range of food types, dietary behaviors, and cultural contexts. This results in AI applications in the dietary field that possess a narrow specialization and limited accuracy. Recently, the emergence of multimodal foundation models such as GPT-4V powering the latest ChatGPT has exhibited transformative potential across a wide range of tasks (e.g., Scene understanding and image captioning) in numerous research domains. These models have demonstrated remarkable generalist intelligence and accuracy, capable of processing various data modalities. In this study, we explore the application of multimodal ChatGPT within the realm of dietary assessment. Our findings reveal that GPT-4V excels in food detection under challenging conditions with accuracy up to 87.5% without any fine-tuning or adaptation using food-specific datasets. By guiding the model with specific language prompts (e.g., African cuisine), it shifts from recognizing common staples like rice and bread to accurately identifying regional dishes like banku and ugali. Another GPT-4V's standout feature is its contextual awareness. GPT-4V can leverage surrounding objects as scale references to deduce the portion sizes of food items, further enhancing its accuracy in translating food weight into nutritional content. This alignment with the USDA National Nutrient Database underscores GPT-4V's potential to advance nutritional science and dietary assessment techniques.