sasha/dog-food

这是一个用于二分类图像识别的数据集，旨在区分狗和食物两类。数据集包含2100张训练图像和900张测试图像，标签为英文。数据集来源于一个GitHub仓库，合并了炸鸡和松饼类别为食物类别，并随机划分了10%的数据用于验证。数据集存在不平衡问题，食物类图像多于狗类图像。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Dog vs Food Dataset
• 别名: Dog Food Dataset

数据集属性

• 语言: 英语 (en)
• 多语言性: 单语
• 许可证: 未知
• 大小: 1K<n<10K
• 来源: 原始数据
• 任务类别: 图像分类
• 任务ID: 多类图像分类

数据集描述

• 摘要: 这是一个二元图像分类数据集，区分狗和食物两个类别。狗类别包含看起来像炸鸡和松饼的狗的图像，而食物类别包含炸鸡和松饼的图像。
• 支持的任务: 待补充 (TBC)
• 语言: 标签为英语 ([dog, food])

数据集结构

• 数据实例: 示例包括图像和标签，图像为PIL.JpegImageFile对象，标签为0或1，分别对应狗和食物。
• 数据字段:
  • img: 图像文件，PIL.JpegImageFile对象。
  • label: 标签，0表示狗，1表示食物。
• 数据分割: 训练集（2100张图像）和测试集（900张图像）。

数据集创建

• 来源数据: 数据集来源于qw2243c/Image-Recognition-Dogs-Fried-Chicken-or-Blueberry-Muffins GitHub仓库，合并了鸡肉和松饼类别为单一的食物类别，并随机分割10%的数据用于验证。
• 注释: 数据通过互联网抓取并根据查询词进行标注。

使用数据注意事项

• 偏见: 数据集不平衡，食物图像（2000张）比狗的图像（1000张）多，这可能影响模型评估。

数据集贡献者

• 创建者: @lanceyjt, @yl3829, @wesleytao, @qw2243c, @asyouhaveknown
• 添加者: @sashavor