dataset_info:
features:
- name: image
dtype: image
- name: label
dtype:
class_label:
names:
'0': biber_dolmasi
'1': borek
'2': cig_kofte
'3': enginar
'4': hamsi
'5': hunkar_begendi
'6': icli_kofte
'7': ispanak
'8': kebap
'9': kisir
'10': kuru_fasulye
'11': lokum
'12': manti
'13': simit
'14': yaprak_sarma
splits:
- name: train
num_bytes: 60093194.203592494
num_examples: 5928
- name: eval
num_bytes: 7529941.352449062
num_examples: 741
- name: test
num_bytes: 7577916.82795844
num_examples: 742
download_size: 75019089
dataset_size: 75201052.38399999
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: eval
path: data/eval-*
- split: test
path: data/test-*
license: apache-2.0
task_categories:
- image-classification
language:
- tr
size_categories:
- 1K<n<10K
⚠️ 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}
}