食物图像灰度数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：食物图像,灰度图像,多分类,64x64分辨率,餐饮分类,图像识别,机器学习
数据概述：
本数据集基于Foodspotting彩色图像数据集，将原始彩色图像转换为灰度图像，类似于MNIST数据集的处理方式。每张图像的分辨率为64x64像素，并被线性展开为4096维的向量。数据集包含75,750个训练样本和25,250个测试样本，共计101个类别，适用于多分类任务。数据格式为CSV，与MNIST数据集格式一致。
数据用途概述：
该数据集适用于图像分类模型的训练与评估，特别是在餐饮食品分类领域具有广泛的应用价值。研究人员可利用此数据集进行图像分类算法的性能测试，优化模型结构；企业可将其用于餐饮食品识别系统，提升自动化服务水平；教育机构可用于教学和实验，帮助学生理解图像分类的基本原理和实现方法。此外，数据集还可用于特征提取和数据增强技术的研究，进一步推动图像识别技术的发展。
