美食图像分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：食物图像,多标签分类,饮食文化,分类标注,视觉识别,机器学习,深度学习
数据概述
本数据集包含来自世界各地的精选即食食品照片，旨在支持多标签图像分类任务。数据集中的每张图像都经过人工标注，涵盖了食品类型、甜味成分、绿色叶菜等关键特征。标注信息存储在一个名为 food_annotated.csv 的文件中，文件包含以下字段：
- file_name：图像文件名（唯一标识），以 .jpg 格式存储。
- type：食品类型，分为两类：vegetarian（素食）和 non_vegetarian（非素食）。
- something_sweet：用于判断图像中是否存在甜味成分，包括甜点、水果、甜饮料、甜玉米等，取值为 present（存在）或 not_present（不存在）。
- green_leaves：用于判断图像中是否存在绿色叶菜（如菠菜等），取值为 present（存在）或 not_present（不存在）。
数据用途概述
该数据集适用于多种应用场景，尤其是涉及图像分类和食品识别的研究与开发：
1. 多标签图像分类研究：数据集的多标签特征（如甜味、绿色叶菜等）为研究复杂分类任务提供了基础，适用于开发和优化多标签分类模型。
2. 食品识别与推荐系统：可用于开发自动化食品识别工具，帮助用户快速分类和识别不同类型的食品，应用于在线食品推荐系统或健康饮食管理平台。
3. 饮食文化研究：通过分析图像中的食品类型和特征，可以研究不同地区的饮食偏好和文化差异，为餐饮行业提供数据支持。
4. 机器学习与深度学习教育：数据集结构清晰、标注准确，适合用作教学材料，帮助学习者理解图像分类任务的实现方法。
5. 食品健康分析：结合食品类型和成分特征，可用于分析健康饮食模式，支持营养学研究和健康管理应用。
此数据集为研究食品图像分类、食品识别以及相关领域提供了丰富的数据支持，适合研究人员、开发者以及教育工作者使用。
