thức ăn101

  • Mô tả :

Tập dữ liệu này bao gồm 101 danh mục thực phẩm, với 101'000 hình ảnh. Đối với mỗi lớp, 250 hình ảnh kiểm tra được xem xét thủ công được cung cấp cũng như 750 hình ảnh đào tạo. Về mục đích, hình ảnh đào tạo không được làm sạch, và do đó vẫn chứa một số nhiễu. Điều này chủ yếu đến dưới dạng màu sắc đậm và đôi khi sai nhãn. Tất cả hình ảnh đã được thay đổi tỷ lệ để có chiều dài cạnh tối đa là 512 pixel.

Tách ra Các ví dụ
'train' 75.750
'validation' 25.250
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Loại Sự miêu tả
Các tính năng
hình ảnh Hình ảnh (Không có, Không có, 3) tf.uint8
nhãn mác ClassLabel tf.int64

Hình dung

  • Trích dẫn :
@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}
}