Nigeria Food Ai Dataset

kaggle2024-08-07 更新2024-03-07 收录

食品识别

尼日利亚本土文化

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/elinteerie/nigeria-food-ai-dataset 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Nigeria Indigenous Food Recognition Dataset

尼日利亚本土食品识别数据集

创建时间：

2022-08-06

Food2K 大型食品识别数据集

食品识别

视觉表征学习

Food2K 是一个大型食品识别数据集，包含 2,000 个类别和超过 100 万张图片。与现有的食品识别数据集相比，Food2K 在类别和图像方面都比现有数据集高出一个数量级，从而为开发用于食品视觉表征学习的高级模型建立了一个新的具有挑战性的基准。可以进一步探索 Food2K，以造福更多与食品相关的任务，包括新兴和更复杂的任务（例如，对食品的营养理解），并且可以预期在 Food2K 上训练的模型

超神经2024-06-07 更新1311

FoodSeg103

影像分割

食品识别

FoodSeg103是一个新的食品图像数据集，包含7,118图像 (4,983训练图像和2,135测试图像)，具有104成分类别的注释，每个图像平均有6个注释和像素级遮罩。该数据集为食品图像分割提供了大规模的基准。该数据集的主要挑战: 不同烹饪方法的相同食物成分的高内部方差长尾分布复杂的环境

OpenDataLab2026-07-12 更新490

Food-101 食品图片数据集

图像分类

食品识别

Food – 101 Dataset 是包含 101 种食品类别的图像数据集，主要用于图像分类，共有 101,000 张图像，每个类别的测试图像和训练图像分别有 250 张和 750 张，其中训练图像未经数据清洗，但所有图像均以重新进行尺寸缩放，最大边长在 512 像素。

超神经2024-11-14 更新410

Codatta/MM-Food-100K

食品识别

营养分析

这是一个专门为计算机视觉任务设计的综合食品图像数据集，特别适用于食品识别、分类和营养分析。数据集包含高质量的食品图像和详细的元数据，旨在进行细粒度的食品分析。与传统的仅提供图像分类标签的数据集不同，该资源提供了多级结构化信息，支持更复杂的AI应用程序。每个数据记录都包括一个图像URL和相应的JSON格式的元数据，包含菜品名称、食品类型、配料、份量、营养信息、烹饪方法和图像来源概率等字段。数据集由1

Hugging Face2025-08-18 更新890

ECUSTFD (ECUST Food Dataset)

计算机视觉

食品识别

ECUSTFD 是一个食品图像数据集，用于评估基于计算机视觉的方法。 ECUSTFD 包括 2978 张图像。

OpenDataLab2026-07-12 更新460