⚠️ Important: English version is available below.

TürkSofrası-15 (TurkishFoods-15) Veri Seti

TürkSofrası-15, 15 farklı geleneksel Türk yemeğine ait toplam 7.411 görsel içeren ve yemek tanıma/sınıflandırma amaçlı hazırlanmış bir görüntü veri setidir. Görseller .jpg formatında olup her sınıf için ayrı klasörlerde yer almaktadır.

Veri seti, Hugging Face datasets kütüphanesi biçimindedir ve image (görsel) ile label (etiket) olmak üzere iki özelliğe sahiptir. Etiketler class_label biçiminde tanımlanmış olup aşağıdaki gibi numaralanmıştır:

Etiket	Sınıf Adı
0	Biber Dolması
1	Börek
2	Çiğ Köfte
3	Enginar
4	Hamsi
5	Hünkâr Beğendi
6	İçli Köfte
7	Ispanak
8	Kebap
9	Kısır
10	Kuru Fasulye
11	Lokum
12	Mantı
13	Simit
14	Yaprak Sarma

Veri Bölünmeleri

Bölüm	Örnek Sayısı	Boyut (Bayt)
Eğitim (train)	5,928	~60 MB
Doğrulama (eval)	741	~7.5 MB
Test (test)	742	~7.6 MB
Toplam	7,411	~75 MB

Klasör Yapısı

TurkishFoods-15/
  ├── biber_dolmasi/
  ├── borek/
  ├── cig_kofte/
  ├── enginar/
  ├── hamsi/
  ├── hunkar_begendi/
  ├── icli_kofte/
  ├── ispanak/
  ├── kebap/
  ├── kisir/
  ├── kuru_fasulye/
  ├── lokum/
  ├── manti/
  ├── simit/
  └── yaprak_sarma/

Her klasör ilgili yemeğe ait .jpg uzantılı görselleri içerir.

Atıf

Önemli: Bu veri seti bana ait değildir. Lütfen araştırmalarınızda bu veri setini kullanırsanız orijinal yazarları ve aşağıdaki yayını kaynak gösteriniz.

@inproceedings{gungor2017turkish,
  title={Turkish cuisine: A benchmark dataset with Turkish meals for food recognition},
  author={G{\"u}ng{\"o}r, Cem and Baltac{\i}, Fatih and Erdem, Aykut and Erdem, Erkut},
  booktitle={2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)},
  pages={1--4},
  year={2017},
  organization={IEEE}
}

TurkishFoods-15 (TürkSofrası-15) Dataset

TurkishFoods-15 is a benchmark dataset consisting of 7,411 images of 15 traditional Turkish dishes, intended for food recognition and classification tasks. All images are in .jpg format and organized into folders per class.

The dataset follows the Hugging Face datasets format with two features: image and label. The label is defined as a class_label with the following mapping:

Label	Class Name
0	Biber Dolması
1	Börek
2	Çiğ Köfte
3	Enginar
4	Hamsi
5	Hünkâr Beğendi
6	İçli Köfte
7	Ispanak
8	Kebap
9	Kısır
10	Kuru Fasulye
11	Lokum
12	Mantı
13	Simit
14	Yaprak Sarma

Dataset Splits

Split	Number of Examples	Size (Bytes)
Train	5,928	~60 MB
Eval	741	~7.5 MB
Test	742	~7.6 MB
Total	7,411	~75 MB

Directory Structure

TurkishFoods-15/
  ├── biber_dolmasi/
  ├── borek/
  ├── cig_kofte/
  ├── enginar/
  ├── hamsi/
  ├── hunkar_begendi/
  ├── icli_kofte/
  ├── ispanak/
  ├── kebap/
  ├── kisir/
  ├── kuru_fasulye/
  ├── lokum/
  ├── manti/
  ├── simit/
  └── yaprak_sarma/

Each folder contains .jpg images corresponding to the dish name.

Citation

If you use this dataset in your research, please cite the following publication:

@inproceedings{gungor2017turkish,
  title={Turkish cuisine: A benchmark dataset with Turkish meals for food recognition},
  author={G{\"u}ng{\"o}r, Cem and Baltac{\i}, Fatih and Erdem, Aykut and Erdem, Erkut},
  booktitle={2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)},
  pages={1--4},
  year={2017},
  organization={IEEE}
}