1.Food101数据集food101Food-101-数据集 本数据集包含了101 种食品类别的图像数据集,共有 101,000 张图像,平均每个类别拥有 250 张测试图像和 750 张训练图 像。训练图像未经过数据清洗。所有图像都已经重新进行了尺寸缩放,最大边长达到了 512 像素。 In this paper weaddressthe problem of automatically recognizing pictured dishes. https://blog.csdn.net/ispeasant/article/details/108116547

2.Food101食品图像数据集Food – 101 Dataset 是包含 101 种食品类别的图像数据集,主要用于图像分类,共有 101,000 张图像,每个类别的测试图像和训练图像分别有 250 张和 750 张,其中训练图像未经数据清洗,但所有图像均以重新进行尺寸缩放,最大边长在 512 像素。 该数据集由斯坦福大学于 2014 年发布,相关论文有《Food-101 — Mining Dihttps://openbayes.com/console/public/datasets/hA3s3ljyTzI/1/overview

3.食物图像数据集计算机视觉数据集该数据集包含完整 food-101 数据的许多不同子集。为了给图像分析制作一个比 CIFAR10 或 MNIST 更简单的训练集,该数据包括图像的大规模缩小版本,以实现快速测试。数据已被重新格式化为 HDF5,特别是 Keras HDF5Matrix,这样可以轻松读取它们。文件名表示文件的内容。例如 https://www.cvmart.net/dataSets/detail/534

4.food101TensorFlowDatasetsHomepage:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101/ Source code:tfds.image_classification.Food101 Versions: 1.0.0: No release notes. 2.0.0(default): No release notes. 2.1.0: No release notes. Download size:4.65 GiB https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/food101

5.torchvision.datasets下的数据集简介Flowers102:包含 102 个花卉类别的数据集。 Folder:定义了文件夹格式的数据集加载器。 Food101:包含 101 个食物类别的图像数据集。 GTSRB:德国交通标志识别数据集。 HMDB51:一个视频数据集,用于行为识别任务。 ImageNet: 数据集包含超过1400万张带有标注的图像,涵盖超过2万个类别。 https://blog.51cto.com/u_16649529/10523389

6.基于IntelExtensionforPyTorch和锐炫显卡训练PyTorchResNet与传统FP32精度训练模型相比,Intel Extension for PyTorch支持的BF16精度能更加高效利用独立显卡,基于单卡英特尔A750和Ubuntu22.04的环境,笔者还分别测试了基于Food101数据集的Resnet50模型和Resnet101模型各自的BF16格式和FP32格式的最大batch_size及其训练时的最大显存使用率。 https://www.jianshu.com/p/b82088ac80e4