相关数据集
Food-101
Food-101 数据集由 101 个食品类别组成，每个类别有 750 个训练图像和 250 个测试图像，总共有 101k 个图像。测试图像的标签已被手动清理，而训练集包含一些噪声。 来源：结合 Weakly 和 Webly 监督学习对食物图像进行分类
OpenDataLab2026-07-12 更新13380
Idly-Dosa-Vada Dataset
This archive contains images and labels for the Idly-Dosa-Vada (IDV) dataset, for use with Yolo (and Tensorflow) object detection frameworks.
IEEE2020-01-29 更新120
Srikar6476/indian_food_images
该数据集包含图像和标签两个特征。图像特征的数据类型为图像，标签特征的数据类型为分类标签，包含34种不同的食物类别，如烤土豆、脆皮鸡、甜甜圈、薯条、热狗、三明治、塔可、塔基托、苹果派、汉堡、黄油馕、茶、恰帕蒂、芝士蛋糕、咖喱鸡、乔勒巴托雷、达尔马卡尼、多克拉、炒饭、冰淇淋、伊德利、杰莱比、卡蒂卷、卡代帕尼尔、库尔菲、马萨拉多萨、馍馍、煎蛋卷、帕尼普里、帕科德、帕夫巴吉、披萨、萨摩萨、寿司等。数据集分
Hugging Face2023-11-18 更新90
Food-101 Dataset
Food-101是一个由瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室于2014年发布的食品图像识别数据集。该数据集包含101个食品类别，总计101,000张图像，每类提供750张训练图像和250张测试图像。作为计算机视觉领域的经典基准数据集，Food-101广泛应用于食品图像分类、识别算法研究以及机器学习模型训练与评估。
知名数据集100
