भोजन101

• विवरण :

इस डेटासेट में 101'000 छवियों के साथ 101 खाद्य श्रेणियां शामिल हैं। प्रत्येक कक्षा के लिए, 250 मैन्युअल रूप से समीक्षा की गई परीक्षण छवियां और साथ ही 750 प्रशिक्षण छवियां प्रदान की जाती हैं। उद्देश्य पर, प्रशिक्षण छवियों को साफ नहीं किया गया था, और इस प्रकार अभी भी कुछ मात्रा में शोर होता है। यह ज्यादातर गहन रंगों और कभी-कभी गलत लेबल के रूप में आता है। सभी छवियों को 512 पिक्सेल की अधिकतम पार्श्व लंबाई के लिए पुन: स्केल किया गया था।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101/

• स्रोत कोड : tfds.image_classification.Food101

• संस्करण :

  • 1.0.0 : कोई रिलीज नोट नहीं।
  • 2.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
  • 2.1.0 : कोई रिलीज नोट नहीं।

• डाउनलोड का आकार : 4.65 GiB

• डेटासेट का आकार : Unknown size

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): अज्ञात

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'train'	75,750
'validation'	25,250

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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}
}