东京大学 发布 FoodLogAthl-218 数据集, 应用在 食物图像识别、饮食管理 领域

东京大学 本次发布的数据集 FoodLogAthl-218, FoodLogAthl-218是由东京大学和foo.log公司联合构建的真实世界食物图像数据集，基于饮食管理应用FoodLog Athl收集的用户餐食记录。该数据集包含6925张图像和14349个边界框，覆盖218个食物类别，数据来源为用户日常拍摄的餐食照片，具有自然类别不平衡和低审美偏差的特点。数据集通过多阶段过滤流程构建，包括去除无效样本、CLIP-based异常检测和手动审核，最终保留了真实世界饮食记录的自然分布。该数据集旨在支持饮食管理研究，特别是食物图像分类、增量学习和情境感知分类任务，以解决传统网络爬取数据集在真实世界应用中的局限性。

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