PerBite는 시각적으로 믿을 만한 음식 메시시를 통해 섭취 음식량을 추정할 수 있는지 조사했어요. MetaFood CVPR 2026 챌린지 데이터를 활용해 섭취 전후 상태를 분석했어요.
SAM과 Hunyuan3D를 활용해 메시시를 생성하고, 블렌더로 판을 제거한 후 부피를 추정하는 워크플로우를 사용했어요. MoGe-2는 판 지름 추정에만 활용돼요.
평균 Chamfer 거리가 8.31mm로 1위를 차지했으며, 섭취량 추정 시 물리적 감소 일관성을 평가해야 한다고 밝혔어요.