
Datasets:
image
imagewidth (px) 120
497
| label
class label 25
classes |
---|---|
7gozleme
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
1baklava
|
|
3borek
|
|
14kebap
|
|
8hamsi
|
|
16kuru_fasulye
|
|
13karniyarik
|
|
19manti
|
|
18lokum
|
|
22simit
|
|
4cig_kofte
|
|
20mucver
|
|
15kisir
|
|
24yaprak_sarma
|
|
20mucver
|
|
20mucver
|
|
5enginar
|
|
18lokum
|
|
6et_sote
|
|
3borek
|
|
24yaprak_sarma
|
|
16kuru_fasulye
|
|
20mucver
|
|
3borek
|
|
2biber_dolmasi
|
|
5enginar
|
|
18lokum
|
|
3borek
|
|
8hamsi
|
|
23taze_fasulye
|
|
18lokum
|
|
2biber_dolmasi
|
|
4cig_kofte
|
|
10icli_kofte
|
|
12izmir_kofte
|
|
3borek
|
|
14kebap
|
|
22simit
|
|
23taze_fasulye
|
|
1baklava
|
|
3borek
|
|
11ispanak
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
13karniyarik
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
12izmir_kofte
|
|
24yaprak_sarma
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
1baklava
|
|
19manti
|
|
10icli_kofte
|
|
23taze_fasulye
|
|
10icli_kofte
|
|
24yaprak_sarma
|
|
3borek
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
24yaprak_sarma
|
|
19manti
|
|
2biber_dolmasi
|
|
15kisir
|
|
10icli_kofte
|
|
3borek
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
13karniyarik
|
|
3borek
|
|
15kisir
|
|
9hunkar_begendi
|
|
14kebap
|
|
6et_sote
|
|
7gozleme
|
|
5enginar
|
|
23taze_fasulye
|
|
7gozleme
|
|
17lahmacun
|
|
5enginar
|
|
3borek
|
|
18lokum
|
|
18lokum
|
|
13karniyarik
|
|
4cig_kofte
|
|
10icli_kofte
|
|
8hamsi
|
|
14kebap
|
|
13karniyarik
|
|
15kisir
|
|
22simit
|
|
3borek
|
|
11ispanak
|
|
4cig_kofte
|
|
12izmir_kofte
|
|
15kisir
|
|
9hunkar_begendi
|
|
12izmir_kofte
|
|
3borek
|
|
9hunkar_begendi
|
|
6et_sote
|
|
1baklava
|
|
21pirinc_pilavi
|
|
3borek
|
⚠️ Important: English version is available below.
TürkSofrası-25 (TurkishFoods-25) Veri Seti
TürkSofrası-25, 25 farklı geleneksel Türk yemeğine ait toplam 11.461 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 | Aşure |
1 | Baklava |
2 | Biber Dolması |
3 | Börek |
4 | Çiğ Köfte |
5 | Enginar |
6 | Et Sote |
7 | Gözleme |
8 | Hamsi |
9 | Hünkâr Beğendi |
10 | İçli Köfte |
11 | Ispanak |
12 | İzmir Köfte |
13 | Karnıyarık |
14 | Kebap |
15 | Kısır |
16 | Kuru Fasulye |
17 | Lahmacun |
18 | Lokum |
19 | Mantı |
20 | Mücver |
21 | Pirinç Pilavı |
22 | Simit |
23 | Taze Fasulye |
24 | Yaprak Sarma |
Veri Bölünmeleri
Bölüm | Örnek Sayısı | Boyut (Bayt) |
---|---|---|
Eğitim (train ) |
9,168 | ~92.7 MB |
Doğrulama (eval ) |
1,146 | ~11.7 MB |
Test (test ) |
1,147 | ~11.5 MB |
Toplam | 11,461 | ~116 MB |
Klasör Yapısı
TurkishFoods-25/
├── asure
├── baklava
├── biber_dolmasi
├── borek
├── cig_kofte
├── enginar
├── et_sote
├── gozleme
├── hamsi
├── hunkar_begendi
├── icli_kofte
├── ispanak
├── izmir_kofte
├── karniyarik
├── kebap
├── kisir
├── kuru_fasulye
├── lahmacun
├── lokum
├── manti
├── mucver
├── pirinc_pilavi
├── simit
├── taze_fasulye
└── 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{kayikcci2019classification,
title={Classification of turkish cuisine with deep learning on mobile platform},
author={Kay{\i}k{\c{c}}{\i}, {\c{S}}afak and Ba{\c{s}}ol, Yusuf and D{\"o}rter, Elanur},
booktitle={2019 4th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)},
pages={1--5},
year={2019},
organization={Ieee}
}
TurkishFoods-25 (TürkSofrası-25) Dataset
TurkishFoods-25 is a benchmark dataset consisting of 11,461 images of 25 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 | Aşure |
1 | Baklava |
2 | Biber Dolması |
3 | Börek |
4 | Çiğ Köfte |
5 | Enginar |
6 | Et Sote |
7 | Gözleme |
8 | Hamsi |
9 | Hünkâr Beğendi |
10 | İçli Köfte |
11 | Ispanak |
12 | İzmir Köfte |
13 | Karnıyarık |
14 | Kebap |
15 | Kısır |
16 | Kuru Fasulye |
17 | Lahmacun |
18 | Lokum |
19 | Mantı |
20 | Mücver |
21 | Pirinç Pilavı |
22 | Simit |
23 | Taze Fasulye |
24 | Yaprak Sarma |
Dataset Splits
Split | Number of Examples | Size (Bytes) |
---|---|---|
Train | 9,168 | ~92.7 MB |
Eval | 1,146 | ~11.7 MB |
Test | 1,147 | ~11.5 MB |
Total | 11,461 | ~116 MB |
Directory Structure
TurkishFoods-25/
├── asure
├── baklava
├── biber_dolmasi
├── borek
├── cig_kofte
├── enginar
├── et_sote
├── gozleme
├── hamsi
├── hunkar_begendi
├── icli_kofte
├── ispanak
├── izmir_kofte
├── karniyarik
├── kebap
├── kisir
├── kuru_fasulye
├── lahmacun
├── lokum
├── manti
├── mucver
├── pirinc_pilavi
├── simit
├── taze_fasulye
└── 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{kayikcci2019classification,
title={Classification of turkish cuisine with deep learning on mobile platform},
author={Kay{\i}k{\c{c}}{\i}, {\c{S}}afak and Ba{\c{s}}ol, Yusuf and D{\"o}rter, Elanur},
booktitle={2019 4th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)},
pages={1--5},
year={2019},
organization={Ieee}
}
- Downloads last month
- 99
Models trained or fine-tuned on yunusserhat/TurkishFoods-25
