طعام 101

  • الوصف :

تتكون مجموعة البيانات هذه من 101 فئة طعام ، مع 101 ألف صورة. لكل فصل ، يتم توفير 250 صورة اختبار تمت مراجعتها يدويًا بالإضافة إلى 750 صورة تدريب. عن قصد ، لم يتم تنظيف صور التدريب ، وبالتالي لا تزال تحتوي على قدر من الضوضاء. يأتي هذا في الغالب في شكل ألوان مكثفة وتسميات خاطئة في بعض الأحيان. تم إعادة قياس جميع الصور بحيث يكون أقصى طول جانبي لها 512 بكسل.

انشق، مزق أمثلة
'train' 75750
'validation' 25،250
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع وصف
الميزات
صورة صورة (لا شيء ، لا شيء ، 3) uint8
ضع الكلمة المناسبة ClassLabel int64

التصور

  • الاقتباس :
@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}
}