Voxel51/Food101|食物识别数据集|图像分类数据集

Food-101数据集是一个用于食品识别的大规模数据集，包含101,000张图像，涵盖101种不同的食品类别。每个食品类别有1,000张图像，其中750张用于训练，250张用于测试。所有图像都被重新缩放，最大边长为512像素。该数据集由Lukas Bossard、Matthieu Guillaumin和Luc Van Gool策划，由瑞士苏黎世联邦理工学院的计算机视觉实验室资助，并由Voxel51的Hacker-in-Residence Harpreet Sahota共享。数据集的图像来自Foodspotting，不属于Food-101数据集的创建者（苏黎世联邦理工学院），任何超出科学合理使用的用途必须与图片所有者协商，根据Foodspotting的使用条款。

The Food-101 dataset is a large-scale dataset for food recognition, consisting of 101,000 images across 101 different food categories. Each food class has 1,000 images, with 750 training images and 250 test images per class. All images were rescaled to have a maximum side length of 512 pixels. The dataset was curated by Lukas Bossard, Matthieu Guillaumin, and Luc Van Gool, funded by the Computer Vision Lab at ETH Zurich, Switzerland. The dataset is shared by Harpreet Sahota, and the images come from Foodspotting. The dataset is available in English and has specific licensing terms.

原始信息汇总

Food-101 数据集概述

数据集描述

• 名称: Food-101
• 规模: 包含101,000张图片
• 类别: 101种不同的食物类别
• 图片数量: 每种食物类别有1,000张图片，其中750张用于训练，250张用于测试
• 图片尺寸: 所有图片被调整为最大边长为512像素

数据集来源

• 创建者: Lukas Bossard, Matthieu Guillaumin, Luc Van Gool
• 资助方: Computer Vision Lab, ETH Zurich, Switzerland
• 共享者: Harpreet Sahota, Hacker-in-Residence at Voxel51
• 语言: 英语
• 许可证: 数据集图片来自Foodspotting，使用需遵循Foodspotting的使用条款

数据集链接

• 仓库: https://huggingface.co/datasets/ethz/food101
• 网站: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101/
• 论文: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101/static/bossard_eccv14_food-101.pdf

引用

bibtex @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} }