Аннотация:В работе предложен алгоритм оценки калорийности фруктов по изображениям, основанный на использовании нейросетевой архитектуры U-net и её модификации для решения задачи семантической сегментации изображений с фруктами и оценке калорийности по построенным зависимостям относительной площади сечения конкретного фрукта от массы. Был создан свой набор данных для обучения нейросети, построены модели соответствующих архитектур, поставлена и решена оптимизационная задача, построены зависимости площади сечения разных видов фруктов от их массы и в дополнение решен ряд других задач программирования и обработки информации.