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.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز north_east

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

• كود المصدر : tfds.image_classification.Food101

• إصدارات :

  • 1.0.0 : لا توجد ملاحظات الإصدار.
  • 2.0.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.
  • 2.1.0 : لا توجد ملاحظات الإصدار.

• حجم التحميل : ٤ ٫ 4.65 GiB

• حجم مجموعة البيانات : Unknown size

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): غير معروف

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند as_supervised ): ('image', 'label')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• 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}
}