ChineseFoodNet|食物识别数据集|中国传统食物数据集

这个是一个关于中国传统食物图片的数据集。其中包含了208类食物，数据集图片总量大小约20G，数量约18W。

This dataset comprises images of traditional Chinese cuisine, encompassing 208 distinct food categories. The total size of the dataset is approximately 20GB, containing around 180,000 images.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

ChineseFoodNet

数据集内容

• 包含208类中国传统食物图片。
• 数据集图片总量约20G，数量约18万张。

数据集下载

• 图片数据下载链接：https://pan.baidu.com/s/1EgaDwWOfJVmBQ_JWO64_4Q，提取码：4ma7。
• 标签数据下载链接：https://pan.baidu.com/s/19xGMtIHiAZDOKajLfLLlfQ，提取码：16pb。

数据集使用

• 数据集需下载至ChineseFoodNet文件夹，并按照指定文件目录组织。
• 代码实现使用PyTorch版本1.8.1。

模型训练结果

• 训练集：Top 1 Accuracy: 97.28%, Top 5 Accuracy: 99.83%。
• 验证集：Top 1 Accuracy: 68.76%, Top 5 Accuracy: 90.95%。
• 测试集：Top 1 Accuracy: 68.93%, Top 5 Accuracy: 91.09%。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ChineseFoodNet数据集的构建基于对中国传统食物的广泛收集与分类，涵盖了208类不同的食物，总计约18万张图片，数据量达到20GB。该数据集通过精心筛选和标注，确保每张图片都能准确反映其所属的食物类别，为后续的图像识别任务提供了坚实的基础。

特点

ChineseFoodNet数据集的特点在于其多样性和规模性，涵盖了中国传统食物的丰富种类，能够有效支持深度学习模型的训练与验证。此外，数据集中引入了数据增强技术，如随机裁剪和水平翻转，以提升模型的泛化能力。同时，结合CBAM（卷积块注意力模块）的引入，进一步优化了模型的性能，使其在验证集和测试集上的准确率显著提升。

使用方法

使用ChineseFoodNet数据集时，首先需将数据集下载至指定文件夹，并确保项目根目录下创建model_data文件夹以存放预训练权重。通过提供的训练代码，用户可基于ResNet50模型进行训练，并利用数据增强和CBAM模块优化模型性能。此外，数据集提供了计算top1和top5准确率的函数，便于用户在不同数据集上进行性能评估。

背景与挑战

背景概述

ChineseFoodNet数据集由Chen等人于2017年提出，旨在解决中国传统食物图像分类问题。该数据集包含208类中国传统食物，总计约18万张图片，数据量约为20GB。其核心研究问题是通过深度学习模型实现对中国传统食物的精准分类，推动食品识别领域的发展。该数据集的发布为相关领域的研究者提供了丰富的图像资源，促进了食品识别、图像分类等领域的算法优化与应用拓展。ChineseFoodNet的构建基于ResNet50等深度学习模型，通过数据增强和注意力机制等技术手段，显著提升了模型的分类精度。

当前挑战

ChineseFoodNet在解决中国传统食物图像分类问题时面临多重挑战。首先，食物图像的多样性和复杂性使得模型难以准确捕捉不同类别之间的细微差异，尤其是在光照、背景和拍摄角度变化较大的情况下。其次，数据集的构建过程中，如何确保数据的多样性和代表性是一个关键问题，避免因数据偏差导致的模型泛化能力不足。此外，尽管通过数据增强和注意力机制等技术手段提升了模型性能，但如何在保持高精度的同时降低计算复杂度，仍然是一个亟待解决的问题。这些挑战不仅影响了模型的训练效率，也对实际应用中的实时性和准确性提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

ChineseFoodNet数据集在图像分类领域具有广泛的应用，尤其是在中国传统食物的识别与分类任务中。通过使用ResNet50等深度学习模型，研究者可以在该数据集上进行训练，以实现对208类中国传统食物的精确分类。数据集的丰富性和多样性为模型提供了充足的训练样本，使得模型能够在复杂的食物图像中捕捉到细微的特征差异。

衍生相关工作

ChineseFoodNet的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在食物图像分类和深度学习模型优化领域。例如，基于该数据集的研究提出了多种改进的深度学习架构，如结合CBAM模块的ResNet50模型，显著提升了分类性能。此外，该数据集还被用于探索跨文化食物识别、多模态数据融合等前沿研究方向，进一步拓展了其学术影响力。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着深度学习技术在图像识别领域的广泛应用，ChineseFoodNet数据集在传统食物分类任务中展现出其独特的价值。最新研究聚焦于通过数据增强和注意力机制提升模型的分类精度。例如，结合随机裁剪和水平翻转的数据增强策略，显著抑制了模型的过拟合现象。此外，引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）模块，通过在ResNet50的卷积层后添加通道和空间注意力机制，进一步提升了模型的性能。这些改进不仅使模型在验证集和测试集上的Top-1和Top-5准确率分别达到了80.25%和93.78%，还为未来在更复杂的多模态食物识别任务中的应用奠定了基础。