EFSA_PANCAKE_NutriConv_Based_食品图像分类与重量估算数据集

数据集概述

该数据集基于欧洲食品安全局（EFSA）PANCAKE项目适配，包含210张低分辨率食品图像及相关标注，用于深度学习模型开发。另含Nutrition5k数据集子集（896张图像），支持食品分类与重量估算任务。

文件详解

• 核心数据文件：
• PANCAKE dataset.zip：压缩包格式，包含以下目录及文件
• images/：清洁后的食品图像文件
• masks/：PNG格式的食品分割掩码
• labels.csv：CSV格式文件，含图像名称、食品类别ID、重量（克）字段
• 外部验证集：
• Nutrition5k子集：896张图像，按食材组合分为44类（每类至少10张图像）

适用场景

• 深度学习模型训练：用于食品分类、重量估算及图像分割任务的模型开发
• 数字膳食追踪研究：支持NutriConv等膳食追踪算法的训练与验证
• 计算机视觉应用：可用于图像预处理、数据增强等计算机视觉技术研究
• 模型性能评估：作为外部验证集评估食品识别模型的泛化能力