食物图像分类与营养信息数据集FoodImageClassificationandNutritionInformationDataset-praveena08

数据来源：互联网公开数据

标签：图像识别, 食物分类, 营养分析, 机器学习, 计算机视觉, 数据集, 食材, 热量

数据概述：该数据集包含食物图像数据及其对应的营养信息，旨在支持食物图像识别、营养成分分析等相关研究。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确标注地理位置，具有通用性。数据维度：数据集包含图像文件名、食物类别、热量（千卡）、碳水化合物（克）、蛋白质（克）、脂肪（克）以及食材清单。数据格式：主要数据以TFRecord格式存储，包含元数据的CSV文件（food101_metadata.csv）以及JSON格式的编码信息文件（encoded_food_categories.json, encoded_ingredients.json, dataset_info.json, features.json），便于图像处理和数据分析。数据已进行初步处理，例如食材信息编码。该数据集特别适用于图像分类、营养成分预测、食谱分析等领域的研究和应用。

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：适用于计算机视觉、机器学习、营养学等领域的学术研究，例如食物图像识别算法的开发与评估、食物营养成分预测模型构建、食材与营养成分关联性分析等。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，例如智能食谱推荐、食物热量计算、膳食结构分析等。决策支持：支持健康管理领域的产品开发和决策，例如个性化饮食推荐、营养摄入监测、疾病预防与管理等。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像识别、数据分析等技术。此数据集特别适合用于探索食物图像与营养成分之间的关系，实现对食物的自动化识别与营养分析，从而支持个性化健康管理和膳食优化。