Food-101 数据集卡片

数据集概述

该数据集包括101个食物类别，共有101,000张图片。对于每个类别，还提供了经过手动审查的250张测试图片和750张训练图片。特意未清洗训练图片，因此仍然包含一些噪声。这些噪声主要体现在强烈的颜色和有时错误的标签上。所有图片都被重新缩放到最大边长为512像素。

支持的任务和排行榜

• 图像分类：该任务的目标是将给定的菜品图片分类到101个类别中的一个。可以在排行榜中查看结果。

语言

英语

数据集结构

数据实例

下面是训练集的一个样本:

{
  'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x512 at 0x276021C5EB8>,
  'label': 23
}

数据字段

数据实例具有以下字段:

• 图片: 包含图像的 PIL.Image.Image 对象。注意，在访问image列时：dataset[0]["image"] 图片文件将自动解码。解码大量图像文件可能需要很长时间。因此，最好先查询样本索引，然后再查询"image"列，即 dataset[0]["image"] 应始终优于 dataset["image"][0]。
• 标签：一个整数分类标签。

{
  "apple_pie": 0,
  "baby_back_ribs": 1,
  "baklava": 2,
  "beef_carpaccio": 3,
  "beef_tartare": 4,
  "beet_salad": 5,
  "beignets": 6,
  "bibimbap": 7,
  "bread_pudding": 8,
  "breakfast_burrito": 9,
  "bruschetta": 10,
  "caesar_salad": 11,
  "cannoli": 12,
  "caprese_salad": 13,
  "carrot_cake": 14,
  "ceviche": 15,
  "cheesecake": 16,
  "cheese_plate": 17,
  "chicken_curry": 18,
  "chicken_quesadilla": 19,
  "chicken_wings": 20,
  "chocolate_cake": 21,
  "chocolate_mousse": 22,
  "churros": 23,
  "clam_chowder": 24,
  "club_sandwich": 25,
  "crab_cakes": 26,
  "creme_brulee": 27,
  "croque_madame": 28,
  "cup_cakes": 29,
  "deviled_eggs": 30,
  "donuts": 31,
  "dumplings": 32,
  "edamame": 33,
  "eggs_benedict": 34,
  "escargots": 35,
  "falafel": 36,
  "filet_mignon": 37,
  "fish_and_chips": 38,
  "foie_gras": 39,
  "french_fries": 40,
  "french_onion_soup": 41,
  "french_toast": 42,
  "fried_calamari": 43,
  "fried_rice": 44,
  "frozen_yogurt": 45,
  "garlic_bread": 46,
  "gnocchi": 47,
  "greek_salad": 48,
  "grilled_cheese_sandwich": 49,
  "grilled_salmon": 50,
  "guacamole": 51,
  "gyoza": 52,
  "hamburger": 53,
  "hot_and_sour_soup": 54,
  "hot_dog": 55,
  "huevos_rancheros": 56,
  "hummus": 57,
  "ice_cream": 58,
  "lasagna": 59,
  "lobster_bisque": 60,
  "lobster_roll_sandwich": 61,
  "macaroni_and_cheese": 62,
  "macarons": 63,
  "miso_soup": 64,
  "mussels": 65,
  "nachos": 66,
  "omelette": 67,
  "onion_rings": 68,
  "oysters": 69,
  "pad_thai": 70,
  "paella": 71,
  "pancakes": 72,
  "panna_cotta": 73,
  "peking_duck": 74,
  "pho": 75,
  "pizza": 76,
  "pork_chop": 77,
  "poutine": 78,
  "prime_rib": 79,
  "pulled_pork_sandwich": 80,
  "ramen": 81,
  "ravioli": 82,
  "red_velvet_cake": 83,
  "risotto": 84,
  "samosa": 85,
  "sashimi": 86,
  "scallops": 87,
  "seaweed_salad": 88,
  "shrimp_and_grits": 89,
  "spaghetti_bolognese": 90,
  "spaghetti_carbonara": 91,
  "spring_rolls": 92,
  "steak": 93,
  "strawberry_shortcake": 94,
  "sushi": 95,
  "tacos": 96,
  "takoyaki": 97,
  "tiramisu": 98,
  "tuna_tartare": 99,
  "waffles": 100
}

数据拆分

数据集创建

筛选原因

[需要更多信息]

数据源

[需要更多信息]

[需要更多信息]

注释

[需要更多信息]

[需要更多信息]

个人和敏感信息

[需要更多信息]

使用数据时的注意事项

数据集的社会影响

[需要更多信息]

偏见讨论

[需要更多信息]

其他已知限制

[需要更多信息]

其他信息

数据集策划者

[需要更多信息]

许可信息

LICENSE AGREEMENT

• Food-101 数据集包含了 Foodspotting [1] 的图片，这些图片不属于苏黎世联邦理工学院（ETHZ）。除了符合科学公正使用的用途，任何其他使用必须根据 Foodspotting 的使用条款 [2] 与相应的图片所有者协商。

[1] http://www.foodspotting.com/ [2] http://www.foodspotting.com/terms/

引用信息

 @inproceedings{bossard14,
  title = {Food-101 -- Mining Discriminative Components with Random Forests},
  author = {Bossard, Lukas and Guillaumin, Matthieu and Van Gool, Luc},
  booktitle = {European Conference on Computer Vision},
  year = {2014}
}

贡献者

感谢 @nateraw 添加了该数据集。