אוכל101

• תיאור :

מערך נתונים זה מורכב מ-101 קטגוריות מזון, עם 101,000 תמונות. עבור כל שיעור, 250 תמונות מבחן שנבדקו ידנית מסופקות וכן 750 תמונות הדרכה. בכוונה, תמונות האימון לא נוקו, ולכן עדיין מכילות כמות מסוימת של רעש. זה מגיע בעיקר בצורה של צבעים עזים ולפעמים תוויות שגויות. כל התמונות הותאמו לאורך צד מקסימלי של 512 פיקסלים.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד

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

• קוד מקור : tfds.image_classification.Food101

• גרסאות :

  • 1.0.0 : אין הערות שחרור.
  • 2.0.0 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.
  • 2.1.0 : אין הערות שחרור.

• גודל הורדה : 4.65 GiB

• גודל ערכת נתונים : Unknown size

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא ידוע

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	75,750
'validation'	25,250

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
תמונה	תמונה	(אין, אין, 3)	uint8
תווית	ClassLabel		int64

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ('image', 'label')

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@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}
}