数据集概述
本数据集包含三千五百二十三张孟加拉国美食的智能手机拍摄餐食图像，每张图像均有基于多边形的单食物项分割标注（涵盖六十七个类别），其中一千八百三十七张图像附带由营养专家估算的碳水化合物、蛋白质等营养信息，可支持多标签分类、目标检测等任务。
文件详解
- 元数据与配置文件:
- FoodBD_Meta_data.csv: CSV格式，包含餐食图像的元数据，字段包括文件名、包含的食物类别、环境条件、预处理方式及数据集划分类型。
- MealNutrition1837_All.csv: CSV格式，记录一千八百三十七张图像的营养信息，字段包括FoodImage（图像文件名）、CHO（碳水化合物）、Protein（蛋白质）、Fat（脂肪）、Fiber（纤维）、Calorie（卡路里）、GL（血糖负荷）。
- data.yaml: YAML格式，数据集配置文件。
- 图像文件:
- 分布在train/images/、test/images/、valid/images/目录下，格式为.jpg，共三千五百二十三张，例如FoodBD-0072.jpg。
- 标注文件:
- 分布在train/labels/、test/labels/、valid/labels/目录下，格式为.txt，共三千五百二十三张，内容为食物项的多边形分割坐标，例如FoodBD-0012.txt。
- 辅助图表文件:
- Single_Meal_Annotation_File.png、Dataset_Folder_Structure.png、Class_Distribution_Chart.png、Data_Collection_Pipeline.png、Original_vs_Annotated_Images.png: PNG格式，提供数据集结构、类别分布、标注示例等辅助信息。
适用场景
- 计算机视觉研究: 用于多标签分类、目标检测、语义分割等图像分析任务模型的训练与测试。
- 营养估算研究: 基于餐食图像与标注的营养信息，开发或验证自动营养估算算法。
- 饮食文化研究: 分析孟加拉国美食的视觉特征与常见食物组合。
- 健康管理应用开发: 为智能饮食记录、营养推荐类应用提供数据支持。
