101种美食-图像分类数据集
101种美食图像分类数据集数据集：
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数据集信息先容
[*]apple_pie（苹果派）：1000 张
[*]baby_back_ribs（猪肋排）：1000 张
[*]baklava（果仁蜜饼）：1000 张
[*]beef_carpaccio（生牛肉片）：1000 张
[*]beef_tartare（鞑靼牛肉）：1000 张
[*]beet_salad（甜菜沙拉）：1000 张
[*]beignets（带馅煎饼）：1000 张
[*]bibimbap（韩式石锅拌饭）：1000 张
[*]bread_pudding（面包布丁）：1000 张
[*]breakfast_burrito（早餐卷饼）：1000 张
[*]bruschetta（意式烤面包片）：1000 张
[*]caesar_salad（凯撒沙拉）：1000 张
[*]cannoli（奶油甜馅煎饼卷）：1000 张
[*]caprese_salad（卡普里沙拉）：1000 张
[*]carrot_cake（胡萝卜蛋糕）：1000 张
[*]ceviche（酸橘汁腌鱼）：1000 张
[*]cheesecake（芝士蛋糕）：1000 张
[*]cheese_plate（芝士拼盘）：1000 张
[*]chicken_curry（咖喱鸡肉）：1000 张
[*]chicken_quesadilla（鸡肉墨西哥薄饼）：1000 张
[*]chicken_wings（鸡翅）：1000 张
[*]chocolate_cake（巧克力蛋糕）：1000 张
[*]chocolate_mousse（巧克力慕斯）：1000 张
[*]churros（西班牙油条）：1000 张
[*]clam_chowder（蛤蜊浓汤）：1000 张
[*]club_sandwich（总会三明治）：1000 张
[*]crab_cakes（蟹肉饼）：1000 张
[*]creme_brulee（焦糖布丁）：1000 张
[*]croque_madame（法式火腿芝士三明治）：1000 张
[*]cup_cakes（纸杯蛋糕）：1000 张
[*]deviled_eggs（辣味煮鸡蛋）：1000 张
[*]donuts（甜甜圈）：1000 张
[*]dumplings（饺子）：1000 张
[*]edamame（毛豆）：1000 张
[*]eggs_benedict（班尼迪克蛋）：1000 张
[*]escargots（蜗牛）：1000 张
[*]falafel（炸豆丸子）：1000 张
[*]filet_mignon（菲力牛排）：1000 张
[*]fish_and_chips（炸鱼薯条）：1000 张
[*]foie_gras（鹅肝）：1000 张
[*]french_fries（薯条）：1000 张
[*]french_onion_soup（法式洋葱汤）：1000 张
[*]french_toast（法式吐司）：1000 张
[*]fried_calamari（炸鱿鱼）：1000 张
[*]fried_rice（炒饭）：1000 张
[*]frozen_yogurt（冻酸奶）：1000 张
[*]garlic_bread（蒜蓉面包）：1000 张
[*]gnocchi（意大利团子）：1000 张
[*]greek_salad（希腊沙拉）：1000 张
[*]grilled_cheese_sandwich（烤芝士三明治）：1000 张
[*]grilled_salmon（烤三文鱼）：1000 张
[*]guacamole（鳄梨酱）：1000 张
[*]gyoza（饺子，日式煎饺）：1000 张
[*]hamburger（汉堡）：1000 张
[*]hot_and_sour_soup（酸辣汤）：1000 张
[*]hot_dog（热狗）：1000 张
[*]huevos_rancheros（墨西哥煎蛋）：1000 张
[*]hummus（鹰嘴豆泥）：1000 张
[*]ice_cream（冰淇淋）：1000 张
[*]lasagna（千层面）：1000 张
[*]lobster_bisque（龙虾浓汤）：1000 张
[*]lobster_roll_sandwich（龙虾卷三明治）：1000 张
[*]macaroni_and_cheese（奶酪通心粉）：1000 张
[*]macarons（马卡龙）：1000 张
[*]miso_soup（味噌汤）：1000 张
[*]mussels（贻贝，青口贝）：1000 张
[*]nachos（墨西哥玉米片）：1000 张
[*]omelette（煎蛋卷）：1000 张
[*]onion_rings（洋葱圈）：1000 张
[*]oysters（牡蛎，生蚝）：1000 张
[*]pad_thai（泰式炒河粉）：1000 张
[*]paella（西班牙海鲜饭）：1000 张
[*]pancakes（薄煎饼）：1000 张
[*]panna_cotta（意式奶冻）：1000 张
[*]peking_duck（北京烤鸭）：1000 张
[*]pho（越南河粉）：1000 张
[*]pizza（披萨）：1000 张
[*]pork_chop（猪排）：1000 张
[*]poutine（肉汁奶酪薯条）：1000 张
[*]prime_rib（上等肋排）：1000 张
[*]pulled_pork_sandwich（手撕猪肉三明治）：1000 张
[*]ramen（拉面）：1000 张
[*]ravioli（意式馄饨，意式饺子）：1000 张
[*]red_velvet_cake（红丝绒蛋糕）：1000 张
[*]risotto（意大利烩饭）：1000 张
[*]samosa（印度三角饺）：1000 张
[*]sashimi（生鱼片）：1000 张
[*]scallops（扇贝）：1000 张
[*]seaweed_salad（海藻沙拉）：1000 张
[*]shrimp_and_grits（虾仁玉米粥）：1000 张
[*]spaghetti_bolognese（肉酱意面）：1000 张
[*]spaghetti_carbonara（奶油培根意面）：1000 张
[*]spring_rolls（春卷）：1000 张
[*]steak（牛排）：1000 张
[*]strawberry_shortcake（草莓蛋糕）：1000 张
[*]sushi（寿司）：1000 张
[*]tacos（墨西哥玉米饼卷）：1000 张
[*]takoyaki（章鱼小丸子）：1000 张
[*]tiramisu（提拉米苏）：1000 张
[*]tuna_tartare（金枪鱼鞑靼）：1000 张
[*]waffles（华夫饼）：1000 张
种类数量统计
统共有 100 种差异的食品。
图片总数量
所有子文件夹中的图片总数量为 101000 张。
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基于深度学习的101种美食图像分类研究
摘要
本研究利用深度学习技能对一个包含101种美食类别的图像数据集举行分类任务研究。数据会合每类图像数量均为1000张，数据总量为101,000张。通过对数据集的预处理、模型选择与优化以及性能评估，研究展示了如何应用今世深度学习模型（如卷积神经网络）对复杂的图像分类任务举行建模。实验结果显示，合理的数据加强、优化算法以及模型架构可以大概明显提拔分类精度，为美食推荐系统、康健饮食建议等实际应用提供了技能支持。
关键词
深度学习；图像分类；卷积神经网络；美食图像；食品辨认
1. 引言
随着移动设备和社交媒体的遍及，美食图像的数量呈指数级增长。基于深度学习的美食分类技能在餐饮推荐、营养分析和康健管理等领域具有广泛的应用前景。本研究以101种美食分类数据集为基础，探索如何通过深度学习技能实现高效且准确的分类。
研究的主要目标包括：
[*]利用深度学习模型对101种美食举行高效分类。
[*]评估模型在实际应用场景中的实用性。
[*]探讨差异预处理和模型优化技能对分类性能的影响。
2. 数据集分析
2.1 数据集描述
数据集包含101种美食，每类图像数量均为1000张，总计101,000张图片。每类美食均有明白标注，例如 apple_pie（苹果派）、beef_carpaccio（生牛肉片） 等。数据集具有以下特点：
[*]类别多样性：涵盖甜品、主菜、汤类等多种范例。
[*]分布匀称：每类图像数量类似，消除了类别不平衡问题。
[*]视觉特征复杂性：部分类别之间的视觉相似性较高（如蛋糕类和面包类），增长了分类任务的难度。
2.2 数据预处理
数据预处理是深度学习模型乐成的重要因素。本研究的预处理步骤包括：
[*]图像尺寸归一化：所有图像统一调整为224×224像素，以适配主流深度学习模型。
[*]数据加强：通过随机翻转、旋转、裁剪和颜色扰动扩充练习数据，增长模型的泛化能力。
[*]归一化：对图像像素值举行标准化处理，使其符合模型练习的输入要求。
3. 方法
3.1 模型选择
为包管分类性能，选择了现在主流的卷积神经网络（CNN）架构：
[*]ResNet-50：通过引入残差模块，解决了深层网络的梯度消失问题。
[*]EfficientNet-B0：分身模型精度和服从，实用于大规模数据集。
[*]Vision Transformer（ViT）：近年来盛行的基于留意力机制的图像分类模型，得当捕捉全局特征。
3.2 模型练习
[*]损失函数：利用交叉熵损失函数，得当多分类任务。
[*]优化算法：采用Adam优化器，初始学习率设置为0.001，并利用学习率调治计谋。
[*]练习参数：设置批量大小为64，练习轮数为50。
[*]数据分割：将数据集划分为练习集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%）。
3.3 模型优化
为进一步提拔模型性能，研究采用了以下优化计谋：
[*]迁移学习：利用在ImageNet上预练习的模型权重作为初始参数。
[*]正则化：通过Dropout和L2正则化防止过拟合。
[*]集成学习：将多个模型的猜测结果举行融合，提高分类精度。
4. 实验与结果
4.1 性能指标
模型的分类性能通过以下指标评估：
[*]准确率（Accuracy）：测试会合正确分类样本的比例。
[*]精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数：评估模型对差异类别的分类能力。
[*]混淆矩阵：分析模型在差异类别上的表现。
4.2 实验结果
模型准确率平均F1分数ResNet-5093.5%0.932EfficientNet-B094.7%0.944ViT95.1%0.948 实验结果表明，ViT模型在本数据集上表现最佳。这大概得益于其全局特征提取能力，更得当复杂的美食图像分类任务。
4.3 消融实验
为验证各组件对模型性能的影响，举行了消融实验，结果显示：
[*]数据加强对分类准确率的提拔幅度到达3%以上。
[*]迁移学习明显缩短了模型的收敛时间。
5. 讨论
5.1 研究意义
本研究证实了深度学习技能在美食图像分类领域的有用性。准确的美食分类不仅可以用于美食推荐，还可辅助营养成分计算和康健饮食管理。
5.2 挑战与局限性
[*]类别间相似性：部分美食类别具有高度相似的表面特征（如差异范例的蛋糕）。
[*]实际应用中的光照与配景干扰：数据会合的图像质量较高，而实际场景大概存在较大干扰。
5.3 未来工作
[*]引入弱监督学习方法，提高对未标注数据的利用率。
[*]将模型应用于实际场景，评估其鲁棒性。
[*]探索轻量化模型，以适应移动设备摆设需求。
6. 结论
本研究基于深度学习技能，计划并验证了一种用于101种美食分类的高效模型。实验结果表明，先辈的卷积神经网络和Transformer架构在复杂分类任务中具有卓越性能。本研究为进一步开发智能美食分类系统提供了技能支持。
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