菜品图像与营养成分分析数据集FoodImagesandNutritionalAnalysisDataset-kevmarte
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 食物, 营养学, 菜品分类, 图像分类, 机器学习, 数据标注, 饮食健康
数据概述：
该数据集包含菜品图像及其对应的营养成分信息，旨在为图像识别和营养分析提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖全球范围内的常见菜品。
数据维度：数据集包含菜品名称、健康程度、垃圾食品属性、菜品类别（甜点、开胃菜、主菜、汤等）以及营养成分（碳水化合物、蛋白质、脂肪、肉类）等信息。
数据格式：主要包含两种数据格式：JPEG格式的菜品图像文件（.jpg）和CSV格式的结构化数据文件（Dataset_values.csv），用于存储菜品属性和营养信息。
来源信息：数据集来源于互联网，已进行结构化处理和标注，方便后续分析。
该数据集适合用于图像识别、营养成分分析、菜品分类和饮食健康相关的研究和应用。
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：适用于图像识别、计算机视觉、营养学等领域的学术研究，例如菜品图像分类、营养成分预测、饮食健康分析等。
行业应用：可以为餐饮行业、健康饮食App、营养咨询平台等提供数据支持，例如智能菜单推荐、菜品热量估算、个性化饮食方案制定等。
决策支持：支持健康饮食相关的决策制定，例如食品安全监管、营养标签优化、膳食指南制定等。
教育和培训：作为计算机视觉、图像识别、营养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技术和营养分析方法。
此数据集特别适合用于探索菜品图像与营养成分之间的关联，帮助用户实现图像识别模型的训练，并进行菜品营养价值的分析和评估，从而推动饮食健康领域的发展。
