comida101

• 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.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101/

• Código fuente : tfds.image_classification.Food101

• Versiones :

  • 1.0.0 : Sin notas de la versión.
  • 2.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.
  • 2.1.0 : Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 4.65 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : Unknown size

• Auto-caché ( documentación ): Desconocido

• Divisiones :

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• 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}
}