CC-FOOD-100|食物检测数据集|营养计算数据集

CC-FOOD-100是一个新的食物数据集，包含RGB和深度图像，用于食物检测和营养计算。该数据集在中国真实大学食堂场景中收集，深度图像可用于食物体积计算或其他下游任务。

CC-FOOD-100 is a novel food dataset comprising RGB and depth images, designed for food detection and nutritional computation. This dataset was collected in authentic university canteen settings across China, where depth images can be utilized for food volume estimation or other downstream tasks.

原始信息汇总

CC-FOOD-100 数据集概述

数据集描述

• 名称：CC-FOOD-100
• 类型：包含RGB和深度图像的食品数据集
• 用途：食品检测和营养计算
• 采集地点：中国真实大学食堂
• 深度图像用途：用于食品体积计算或其他下游任务

数据集结构

• 存储目录：
  • json：存储标签文件
    • 文件示例：0.json, 1.json, ...
  • depth：存储深度图像
    • 文件示例：0.png, 1.png, ...
  • rgb：存储彩色图像
    • 文件示例：0.png, 1.png, ...

数据集访问

• 下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Cb4AULANrZSCKgsg10XFaQ
• 密码：9ucz

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CC-FOOD-100数据集是在中国真实大学食堂环境中采集的，旨在为食品检测和营养计算提供支持。该数据集不仅包含RGB图像，还涵盖了深度图像，这些深度图像为食品体积计算等下游任务提供了原始数据。数据集的构建通过在实际场景中采集多模态数据，确保了数据的实用性和真实性。

特点

CC-FOOD-100数据集的显著特点在于其多模态数据的融合，包括RGB图像和深度图像，这为食品检测和营养分析提供了丰富的信息源。此外，数据集的标签文件以JSON和VOC XML格式存储，便于不同任务的快速应用和处理。深度图像的引入使得体积估算等复杂任务成为可能，进一步扩展了数据集的应用范围。

使用方法

CC-FOOD-100数据集的使用方法灵活多样，适用于食品检测、营养计算及体积估算等多种任务。用户可以通过访问提供的百度网盘链接下载数据集，数据集结构清晰，包含RGB图像、深度图像、标签文件和VOC XML文件。用户可以根据具体需求选择合适的文件格式进行数据处理和模型训练，充分利用数据集的多模态特性来提升任务的准确性和效率。

背景与挑战

背景概述

CC-FOOD-100数据集是由Zicheng Gao等人于2024年创建，旨在为食品检测与营养计算提供一个全新的RGB+深度图像数据集。该数据集的采集地点为中国高校食堂，深度图像的原始数据可用于食品体积计算等下游任务。CC-FOOD-100不仅为食品识别提供了丰富的视觉信息，还通过深度数据为营养摄入分析提供了新的维度，对改善大学生饮食习惯和营养评估具有重要意义。

当前挑战

CC-FOOD-100数据集面临的挑战主要集中在两个方面。首先，食品检测领域中，如何在复杂的食堂环境中准确识别多样化的食品种类是一个技术难题。其次，构建过程中，如何确保RGB图像与深度图像的同步性和一致性，以及如何处理和利用深度图像的原始数据进行体积计算，都是需要克服的挑战。此外，数据集的标注和结构化存储也需精细化处理，以确保其在实际应用中的高效性和准确性。

常用场景

经典使用场景

在食品检测与营养计算领域，CC-FOOD-100数据集凭借其丰富的RGB和深度图像数据，成为食品识别与体积估算的经典工具。该数据集特别适用于开发基于视觉的食品检测算法，通过深度图像实现食品体积的精确计算，进而为营养摄入分析提供数据支持。

解决学术问题

CC-FOOD-100数据集有效解决了食品识别与营养计算中的关键学术问题，特别是在食品体积估算和营养摄入分析方面。通过结合RGB图像与深度数据，该数据集为研究者提供了可靠的实验平台，推动了自动化食品识别与营养评估技术的发展，具有重要的学术价值。

衍生相关工作

基于CC-FOOD-100数据集，研究者们开发了多种食品识别与营养计算的相关工作。例如，有研究利用该数据集构建了基于RGB-D图像的膳食调查系统，进一步推动了食品体积估算与营养摄入分析的研究进展。这些衍生工作不仅丰富了食品检测领域的研究内容，也为实际应用提供了技术支持。