菜品图像与属性分析数据集DishImageandAttributeAnalysisDataset-samrudhibhosale
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 食物, 菜品, 图像分类, 菜品识别, 餐饮, 图像标注, 多模态数据
数据概述：
该数据集包含菜品图像及其对应属性信息，旨在促进对菜品图像的理解与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据集中的菜品来源地未明确标注，但涵盖了多种菜系和餐饮风格。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）和CSV文件。CSV文件“MLEndYD_image_attributes_small.csv”包含了菜品的相关属性，如菜品名称（Dish_name）、烹饪地点（Home_restaurant）、菜系（Cuisine）、食材（Ingredients）、饮食类型（Diet）、健康评级（Healthiness_rating）、喜爱程度（How_much_did_you_like_it）、主食类型（Rice_Chips）和测试/训练集划分（Benchmark_A）等。
数据格式：数据以.jpg图像文件和CSV文件提供，方便图像处理与结构化数据分析。CSV文件采用UTF-8编码，便于中文环境下的数据处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行结构化整理，方便研究和应用。
该数据集适合用于菜品图像识别、菜品属性分析、多模态数据分析以及相关领域的学术研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像识别、自然语言处理、多模态学习等领域的学术研究，例如菜品图像分类、菜品属性预测、菜品推荐系统等。
行业应用：可为餐饮行业、食品科技企业、图像识别技术公司等提供数据支持，例如菜品识别APP开发、智能菜单设计、菜品营养分析等。
决策支持：支持餐饮行业进行市场调研、菜品优化、营销策略制定等决策。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像识别、多模态数据分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索菜品图像特征与菜品属性之间的关系，帮助用户实现菜品自动识别、菜品推荐、菜品营养评估等目标。
