comida101

Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

  • Descripción :

Este conjunto de datos consta de 101 categorías de alimentos, con 101 000 imágenes. Para cada clase, se proporcionan 250 imágenes de prueba revisadas manualmente, así como 750 imágenes de entrenamiento. A propósito, las imágenes de entrenamiento no se limpiaron y, por lo tanto, aún contienen cierta cantidad de ruido. Esto viene principalmente en forma de colores intensos y, a veces, etiquetas incorrectas. Todas las imágenes se redimensionaron para tener una longitud lateral máxima de 512 píxeles.

Separar Ejemplos
'train' 75,750
'validation' 25,250
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
imagen Imagen (Ninguno, Ninguno, 3) tf.uint8
etiqueta Etiqueta de clase tf.int64

Visualización

  • Cita :
@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}
}