SnapCalorie AI Calorie Counter

SnapCalorie AI Calorie Counter

Perception Labs, Inc.
v138.1.2 (1166) • Updated Mar 17, 2026
4.6 ★
16,588 Reviews
100,000+
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Android 8.0+
Requires
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नाम SnapCalorie AI Calorie Counter
एंड्रॉइड संस्करण 8.0
प्रकाशक Perception Labs, Inc.
प्रकार HEALTH AND FITNESS
आकार 155 MB
संस्करण 138.1.2 (1166)
अंतिम बार अद्यतन किया गया 2026-03-17
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SnapCalorie AI Calorie Counter

Introductions SnapCalorie AI Calorie Counter

Photo Diary & Macro Tracker

पूर्व-Google AI शोधकर्ताओं द्वारा स्थापित, SnapCalorie का फोटो कैलोरी काउंटर आपके आहार और पोषण को ट्रैक करने का सबसे आसान और तेज़ तरीका है। पूरे भोजन या दिन को लॉग करने के लिए बस एक फोटो खींचें या एक त्वरित वॉयस नोट रिकॉर्ड करें। हमारा एआई एल्गोरिदम आपको सत्यापित यूएसडीए डेटाबेस मूल्यों के आधार पर तुरंत कैलोरी, मैक्रोज़ और 30 से अधिक सूक्ष्म पोषक तत्व प्रदान करेगा।

क्या आप केवल कैलोरी ट्रैक करते हैं?

नहीं! हम सभी मैक्रोन्यूट्रिएंट्स और 100 से अधिक माइक्रोन्यूट्रिएंट्स को ट्रैक करते हैं। स्नैपकैलोरी का एआई पोषण विशेषज्ञ आपको विविध प्रकार के आहार संबंधी लक्ष्य हासिल करने में मदद कर सकता है।

यह कितना सही है?

हमारा फोटो कैलोरी काउंटर, दृश्य रूप से भाग के आकार का अनुमान लगाने से लगभग दोगुना सटीक है।

हमारा वॉयस नोट एल्गोरिदम उतना ही सटीक है जितना आप इसे देते हैं। जब आप वस्तुओं को खाद्य पैमाने पर रखते हैं तो ग्राम मूल्यों और अवयवों को निर्देशित करने से आप अपने भोजन को प्रयोगशाला-ग्रेड परिशुद्धता और बिना किसी टाइपिंग के लॉग इन कर सकते हैं।

क्या आप रसोई पैमाने का उपयोग नहीं करना चाहते?

हमारा फोटो कैलोरी काउंटर आपके आईफोन प्रो पर LiDAR डेप्थ सेंसर के साथ आपके भोजन की सटीक मात्रा को स्कैन कर सकता है या यदि निर्दिष्ट नहीं है तो हमारा वॉयस नोट फीचर औसत हिस्से के आकार को मान सकता है।

आप सटीकता कैसे मापते हैं?

हमारी स्थापना पूर्व-Google AI शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा की गई थी, जिन्होंने Google लेंस और क्लाउड विज़न API की सह-स्थापना की थी। हमारा एआई एल्गोरिदम एकमात्र ऐसा एल्गोरिदम है जो सहकर्मी-समीक्षित अकादमिक अनुसंधान द्वारा समर्थित है। हमारे शोध, न्यूट्रिशन5k में, हमने 5,000 अद्वितीय व्यंजनों का एक परीक्षण डेटासेट एकत्र किया, जिसमें प्लेट में आने वाले प्रत्येक घटक का वजन था। हमारे एल्गोरिदम की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए, हमने इस डेटासेट पर फोटो कैलोरी काउंटर चलाया और परिणामों की तुलना वास्तविक पोषक मूल्यों से की।

500 कैलोरी डिश के लिए औसत अपेक्षित त्रुटि एक आईफोन प्रो पर +/- 80 कैलोरी और एक नियमित आईफोन पर +/- 130 कैलोरी है। तुलनात्मक रूप से, भाग के आकार पर नज़र रखने वाले उपयोगकर्ता औसतन +/- 265 कैलोरी थे।

यह कैसे काम करता है?

फोटो कैलोरी काउंटर के साथ एक तस्वीर खींचें और हमारा एआई एक पोषण विशेषज्ञ की तरह, विभिन्न प्रकार के भोजन की पहचान करके और डिश पर वे कहां हैं, इसकी पहचान करना शुरू करता है। इसके बाद, यदि आपके पास iPhone Pro है, तो हम LiDAR डेप्थ सेंसर से भोजन की मात्रा मापते हैं। हमारा AI बिना डेप्थ सेंसर वाले फ़ोन के लिए भाग के आकार का अनुमान लगाता है। अंत में, हम एक विश्वसनीय डेटाबेस (उदाहरण के लिए, यूएसडीए) में उस प्रकार के भोजन और हिस्से के आकार के पोषण मूल्यों को देखते हैं और आपके लिए कुल योग जोड़ते हैं!

यदि कुछ भी गलत लगता है, तो आप इसे स्वयं ठीक कर सकते हैं या समीक्षा के लिए इसे हमारे पोषण विशेषज्ञों की टीम को वापस भेज सकते हैं।

समय के साथ, हमारा फोटो कैलोरी काउंटर आपके द्वारा किए गए सुधारों से सीखते हुए, आपके विशिष्ट डेटा के आधार पर खुद को फाइन-ट्यून करता है। हमेशा मांस के विकल्प वाले बर्गर खाएं? हमारा AI एल्गोरिदम धीरे-धीरे सीखेगा और आपके अनुकूल बनेगा।

खाना पकाने की वसा और तेल के बारे में क्या?

कैलोरी गिनने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए वसा पकाना चुनौतीपूर्ण है, और हमारा एल्गोरिदम कोई अपवाद नहीं है। आप इस्तेमाल की गई खाना पकाने की विधि पर संकेत देने के लिए वॉयस नोट्स जोड़ सकते हैं या प्रारंभिक भविष्यवाणी के बाद खाना पकाने की वसा को समायोजित कर सकते हैं।

यदि आपके बारकोड डेटाबेस से कुछ गायब है तो क्या होगा?

हमारी पसंदीदा विशेषताओं में से एक पोषण लेबल की तस्वीर लेने की क्षमता है। हमारा AI सेकंडों में आपके लिए सभी मान टाइप कर देगा!

शर्तें: https://www.snap Calorie.com/terms/
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