Abstract-Med den ökande prestandan av maskininlärning tekniker under de senaste åren, dator vision och robotik samhällen har skapat ett stort antal dataset för benchmarking objektigenkänning uppgifter. Dessa dataset täcker ett stort spektrum av naturliga bilder och objektkategorier, vilket gör dem inte bara användbara som en testbädd för att jämföra maskininlärningsmetoder, men också en stor resurs för att bootstrappa olika domänspecifika perception och robotsystem. En sådan domän är hemmiljö, där en autonom robot måste känna igen ett stort antal vardagsföremål som matvaror. Detta är en utmanande uppgift på grund av det stora utbudet av objekt och produkter, och där det finns ett stort behov av verkliga träningsdata som går utöver produktbilder som finns tillgängliga på nätet. I detta dokument tar vi upp denna fråga och presenterar ett dataset bestående av 5 000 bilder som täcker 25 olika klasser av livsmedel, med minst 97 bilder per klass. Vi samlade alla bilder från verkliga inställningar i olika butiker och lägenheter. I motsats till befintliga livsmedel dataset, vår dataset innehåller en stor mängd olika perspektiv, ljusförhållanden, och grader av skräp. Sammantaget innehåller våra bilder tusentals olika objekt instanser. Det är vår förhoppning att maskininlärning och robotik forskare finner denna datauppsättning av användning för utbildning, testning och bootstrappa sina metoder. Som en baslinjeklassare för att underlätta jämförelsen har vi omskolat CaffeNet-arkitekturen (en anpassning av det välkända AlexNet [20]) på vårt dataset och uppnått en genomsnittlig noggrannhet på 78,9%. Vi släpper denna utbildade modell tillsammans med den kod och datadelning vi använde i våra experiment.
Freiburg Groceries dataset REF består av 5, 021 bilder som täcker 25 olika klasser av livsmedel, inklusive 4, 749 bilder för utbildning och 74 bilder för testning.
The Freiburg Groceries Dataset
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}