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News

  • 2020/07/20

    UECFoodPix(GrabCut版)データセットを公開しました。 UECFoodPixComplete(手動版)データセットについては後日公開予定です。

  • 2020/10/22

    UECFoodPixComplete(手動版)データセットを公開しました。

Summary

UECFoodPix,UECFoodPixCompleteは学習用9000枚、評価用1000枚計10000枚枚のセグメンテーションマスクを含んだ食事画像データセットです。 マスク画像には食事カテゴリのセグメンテーションマスクがあります。UECFood PixではバウンディングボックスとGrabCutを用いてマスク画像を作成しており、UECFoodPixCompleteではそこから手動による精査を行なったマスク画像が設けられています。それぞれのマスク画像はUECFoodを元にした103クラスのピクセルレベルのセマンティックラベルで構成されており、R(レッド)チャンネルみクラスラベルがついています。マスクのラベルとピクセル値の対応については下記のLabesを参照してください。

Downloads

UECFoodPix Dataset (707MB)

UECFoodPixComplete Dataset (759 MB)

[LINK] UEC-Food100/256 dataset

File Structure

ファイルの中身は以下の通りになっています。

 UECFOODPIXCOMPLTE/
 ├data/
  └UECFoodPIXCOMPLTE/
   └train/
   │ └img/ .jpg
   │ └mask/ .png
   └test/
   │ └img/ .jpg
   │ └mask/ .png
   └category.txt
   └train.txt
   └test.txt

imgには実画像がjpgで保存されています。

 1.jpg
 10.jpg
 100.jpg
 1000.jpg

maskにはマスク画像がpngで保存されています。

 1.png
 10.png
 100.png
 1000.png

category.txtにはクラスラベルが書かれています。

 id name
 1  rice
 2  eels on rice
 3  pilaf

train.txtとtest.txtには画像名の拡張子がない数値が書かれています。

 1227
 1257
 1287
 1305

Labels

Name RGB Name RGB
0 ‘背景’ 0,0,0 20 ‘かけうどん’ 20,0,0
1 ‘ご飯’ 1,0,0 21 ‘天ぷらうどん’ 21,0,0
2 ‘うな重’ 2,0,0 22 ‘ざるそば’ 22,0,0
3 ‘ピラフ’ 3,0,0 23 ‘ラーメン’ 23,0,0
4 ‘親子丼’ 4,0,0 24 ‘チャーシュー麺’ 24,0,0
5 ‘カツ丼’ 5,0,0 25 ‘天津飯’ 25,0,0
6 ‘カレーライス’ 6,0,0 26 ‘焼きそば’ 26,0,0
7 ‘寿司’ 7,0,0 27 ‘スパゲティ’ 27,0,0
8 ‘チキンライス’ 8,0,0 28 ‘おこみ焼き’ 28,0,0
9 ‘チャーハン’ 9,0,0 29 ‘たこ焼き’ 29,0,0
10 ‘天丼’ 10,0,0 30 ‘グラタン’ 30,0,0
11 ‘ビビンバ’ 11,0,0 31 ‘野菜炒め’ 31,0,0
12 ‘トースト’ 12,0,0 32 ‘コロッケ’ 32,0,0
13 ‘クロワッサン’ 13,0,0 33 ‘なすの油味噌’ 33,0,0
14 ‘ロールパン’ 14,0,0 34 ‘ほうれん草炒め’ 34,0,0
15 ‘ぶどうぱん’ 15,0,0 35 ‘野菜の天ぷら’ 35,0,0
16 ‘惣菜パン’ 16,0,0 36 ‘味噌汁’ 36,0,0
17 ‘ハンバーガー’ 17,0,0 37 ‘コーンスープ’ 37,0,0
18 ‘ピザ’ 18,0,0 38 ‘ウィンナーのソテー’ 38,0,0
19 ‘サンドウィッチ’ 19,0,0 39 ‘おでん’ 39,0,0
Name RGB Name RGB
40 ‘オムレツ’ 40,0,0 60 ‘ハンバーグ’ 60,0,0
41 ‘がんもどきの煮物’ 41,0,0 61 ‘ビーフステーキ’ 61,0,0
42 ‘餃子’ 42,0,0 62 ‘干物’ 62,0,0
43 ‘シチュー’ 43,0,0 63 ‘豚肉の生姜焼き’ 63,0,0
44 ‘魚の照り焼き’ 44,0,0 64 ‘麻婆豆腐’ 64,0,0
45 ‘魚のフライ’ 45,0,0 65 ‘焼き鳥’ 65,0,0
46 ‘鮭の塩焼き’ 46,0,0 66 ‘ロールキャベツ’ 66,0,0
47 ‘鮭のムニエル’ 47,0,0 67 ‘卵焼き’ 67,0,0
48 ‘刺身’ 48,0,0 68 ‘目玉焼き’ 68,0,0
49 ‘さんまの塩焼き’ 49,0,0 69 ‘納豆’ 69,0,0
50 ‘すき焼き’ 50,0,0 70 ‘冷奴’ 70,0,0
51 ‘酢豚’ 51,0,0 71 ‘春巻き’ 71,0,0
52 ‘たたき’ 52,0,0 72 ‘冷やし中華’ 72,0,0
53 ‘茶碗蒸し’ 53,0,0 73 ‘チャンジャオロース’ 73,0,0
54 ‘天ぷら盛り合わせ’ 54,0,0 74 ‘角煮’ 74,0,0
55 ‘鶏の唐揚’ 55,0,0 75 ‘筑前煮’ 75,0,0
56 ‘豚カツ’ 56,0,0 76 ‘海鮮丼’ 76,0,0
57 ‘南蛮漬け’ 57,0,0 77 ‘ちらし寿司’ 77,0,0
58 ‘煮魚’ 58,0,0 78 ‘たい焼き’ 78,0,0
59 ‘肉じゃが’ 59,0,0 79 ‘エビチリ’ 79,0,0
Name RGB
80 ‘ローストビーフ’ 80,0,0
81 ‘シュウマイ’ 81,0,0
82 ‘オムライス’ 82,0,0
83 ‘カツカレー’ 83,0,0
84 ‘スパゲティーミートソース’ 84,0,0
85 ‘エビフライ’ 85,0,0
86 ‘ポテトサラダ’ 86,0,0
87 ‘グリーンサラダ’ 87,0,0
88 ‘マカロニサラダ’ 88,0,0
89 ‘けんちん汁’ 89,0,0
90 ‘豚汁’ 90,0,0
91 ‘中華スープ’ 91,0,0
92 ‘牛丼’ 92,0,0
93 ‘きんぴらごぼう’ 93,0,0
94 ‘おにぎり’ 94,0,0
95 ‘ピザトースト’ 95,0,0
96 ‘つけ麺’ 96,0,0
97 ‘ホットドック’ 97,0,0
98 ‘フライドポテト’ 98,0,0
99 ‘炊き込みご飯’ 99,0,0
100 ‘ゴーヤチャンプル’ 100,0,0
101 ‘その他’ 101,0,0
102 ‘飲み物’ 102,0,0

Experiment

Deep lab v3+を用いて領域推定を行なった結果の実験値

Accuracy mIoU
UECFOODPIX 0.560 0.416
UECFOODPIXCOMPLETE 0.668 0.555

Agreement

UECFoodPix,UECFoodPixCompleteデータセットは、非営利の研究目的のみで使用できます。

Citation

本データセットを使用して論文を公開する場合は、次の論文を引用にしていただければ幸いです。

UECFoodPix

@inproceedings{uecfoodpix,
    title={A New Large-scale Food Image Segmentation Dataset and Its Application to Food Calorie Estimation Based on Grains of Rice},
    author={Ege, Takumi and Yanai, Keiji},
    booktitle={Proc. of ACMMM Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management(MADiMa)},
    year={2019},
}

UECFoodPixComplete [PDF]

@inproceedings{uecfoodpixcomplete,
    title={{UEC-FoodPIX Complete}: A Large-scale Food Image Segmentation Dataset},
    author={Okamoto, Kaimu and Yanai, Keiji},
    booktitle={Proc.of ICPR Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management(MADiMa)},
    year={2021},
}

Contact

コメントや質問などがあれば、emailでお気軽にご連絡ください。 (岡本 開夢(オカモト カイム), 教授 柳井 啓司(ヤナイ ケイジ))