Genauigkeit, veröffentlicht

Das sind die echten Zahlen des Renzy-Scanners gegen ein offenes Dataset. Kein Marketing — nur MAE, MAPE und RMSE, wöchentlich aktualisiert.

MAPE in kcal

125.5%

Mittlerer absoluter prozentualer Fehler bei Gesamtkalorien.

MAE in kcal

261

Mittlerer absoluter Fehler. Je niedriger, desto besser.

MAPE in Gramm

142.5%

Die Portionsschätzung ist der Engpass.

Wie es berechnet wird

Jeder Dataset-Eintrag ist ein echtes Tellerfoto, dessen Gewicht auf einer Küchenwaage gemessen und dessen Kalorien aus USDA rekonstruiert wurden. Wir lassen die Produktions-Pipeline exakt wie bei einem Nutzer-Scan laufen — keine Abkürzungen, kein extra Kontext, kein Cache.

Offenes Dataset: jedes Foto + Ground-Truth ist unter /api/admin/accuracy-dataset dokumentiert.
Identische Pipeline wie in Produktion: Vision → Garnitur-Filter → Sauce + Marke → Maßstab → Kritik → USDA → Getränk-Bestätigung.
Standard-Metriken: MAPE, MAE, RMSE. Keine Ausreißer-Filterung — die schlechtesten Fälle erscheinen auch auf dieser Seite.
Wöchentlich automatisch neu ausgeführt. Wenn eine Modell-Iteration schlechter wird, sehen Sie das hier vor uns.

Fehlerverteilung

Über die Teller des Datasets ist dies die Verteilung des prozentualen Fehlers in kcal. Je dichter die Balken links, desto besser.

0–5%

5–10%

10–20%

20–30%

30–50%

50%+

Die 5 schlechtesten Fälle

Was wir in diesem Batch am schlechtesten gemacht haben. Sie zu veröffentlichen zwingt uns, sie in der nächsten Iteration zu verbessern.

1 croqueta de pollo 25g

Echt: 80 kcal · Vorhergesagt: 648 kcal

Fehler: 710.0%

Café con leche taza 200ml

Echt: 60 kcal · Vorhergesagt: 360 kcal

Fehler: 500.0%

1 taza de arroz blanco cocido

Echt: 206 kcal · Vorhergesagt: 884 kcal

Fehler: 329.1%

1 porción pizza margherita

Echt: 270 kcal · Vorhergesagt: 1000 kcal

Fehler: 270.4%

Patatas medianas (McDonald's)

Echt: 337 kcal · Vorhergesagt: 1162 kcal

Fehler: 244.8%

Letzte Ausführung: 22.6.2026, 06:34:37

Stichprobe: 27 Teller

Modell: anthropic/claude-opus-4.7

Batch: cron-2026-06-22-mqou646r

Möchten Sie das Benchmark mit Ihrem eigenen Dataset reproduzieren? Schreiben Sie uns an hola@renzy.app.