FoodSeg103 食物图像分割数据集

FoodSeg103 是一个新的食物图像数据集，包含 7,118 张图像（4,983 张训练图像和 2,135 张测试图像）以及 104 个成分类别的标注，平均每张图像有 6 个标注和像素级掩码。该数据集可为食品图像分割提供一个大规模的 benchmark 。

FoodSeg103 is a novel food image dataset comprising 7,118 images, which are split into 4,983 training samples and 2,135 test samples, with annotations for 104 ingredient categories. On average, each image has 6 annotations and pixel-level masks. This dataset serves as a large-scale benchmark for food image segmentation.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

FoodSeg103是一个食物图像分割数据集，包含7,118张图像（4,983张训练和2,135张测试）及104个成分类别的像素级标注，平均每张图像有6个标注。该数据集旨在为食品图像分割提供大规模基准，并面临同一食物烹饪差异、长尾分布和复杂背景等挑战。