Food-101数据集介绍

数据集概要

该数据集包含101个食物类别，共有101,000张图像。对于每个类别，还提供了250张经过人工审核的测试图像和750张训练图像。训练图像故意没有经过清洗，因此仍然包含一些噪点。这主要表现为颜色强烈和有时错误的标签。所有图像都被重新缩放，最大边长为512像素。

支持的任务和排行榜

• 图像分类

语言

英语

数据集结构

数据示例

下面提供了训练集的样本：

{
  'image': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/6e1e8c9052e9f3f7ecbcb4b90860668f81c1d36d86cc9606d49066f8da8bfb4f/food-101/images/churros/1004234.jpg',
  'label': 23
}

数据字段

数据实例具有以下字段：

• 图像：字符串，指向图像的文件路径。
• 标签：整数，分类标签。

数据拆分

数据集创建

策划理由

[需要更多信息]

源数据

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注释

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个人和敏感信息

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使用数据的注意事项

数据的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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其他信息

数据集策划者

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许可信息

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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 添加此数据集。