要進一步提高NutriVision的食物識別和營養估算的準確性，可以採取以下幾個策略：
擴展數據集：增加多樣化的食物圖像數據集，特別是針對複雜的餐盤佈局和不同文化的食物。這樣可以提高模型在各種情境下的識別能力，減少因食物相似性導致的混淆。
增強圖像處理技術：利用更先進的圖像增強技術，如自適應直方圖均衡化和去噪聲處理，以改善圖像質量，從而提高識別準確性。
改進算法：考慮使用更高效的深度學習模型，如改進版的Faster R-CNN或其他最新的卷積神經網絡（CNN）架構，這些模型在物體檢測和分類任務中表現出更高的準確性和速度。
實時學習和反饋機制：建立一個實時學習系統，根據用戶的反饋不斷更新和優化模型。這樣可以根據用戶的實際飲食習慣和偏好進行調整，從而提高準確性。
多模態數據融合：結合來自不同來源的數據（如用戶的健康數據、飲食歷史和生理監測數據），以提供更全面的營養估算，從而提高準確性。