---
dataset_info:
  features:
  - name: image
    dtype: image
  - name: objects
    struct:
    - name: bbox
      sequence:
        sequence: float64
    - name: categories
      sequence: int64
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 14616722750.594
    num_examples: 3346
  download_size: 12291691249
  dataset_size: 14616722750.594
license: cc-by-4.0
task_categories:
- object-detection
language:
- ru
tags:
- food
- detection
pretty_name: AlfaFood
size_categories:
- 1K<n<10K
---

  ### Dataset Summary

AlfaFood - это датасет для детекции столовых блюд на подносах. 

Некоторыми особенностями этого датасета являются:
- высокое качество изображений
- большое количество аннотаций
- изобрежания получены из столовой офиса Альфа-Банка

  ### Supported Tasks

- `object-detection`: этот датасет может быть использован для обучения моделей для задачи Object Detection.

  ### Languages

Русский

## Dataset Structure

### Data Instances

Элемент датасета представляет из себя изображение и аннотацию к нему. Пример:

```
{
  'image': <PIL.MpoImagePlugin.MpoImageFile image mode=RGB size=4000x3000 at 0x1CCDD0C1100>,
  'objects':
    {'bbox':
      [
        [2408.8, 636.46, 561.7, 610.14],
        [527.44, 969.39, 530.49, 446.34],
        [1185.98, 384.02, 515.85, 486.59],
        [1500.61, 471.83, 354.88, 519.51],
        [1701.83, 548.66, 486.59, 610.97],
        [1862.8, 559.63, 369.52, 589.03],
        [644.51, 18.17, 2539.03, 1500.0]
      ],
    'categories': [13, 8, 9, 11, 12, 12, 99]
    }
}
```

### Data Fields

- `image`: `PIL.MpoImagePlugin.MpoImageFile` объект, содержащий изображение.
- `objects`: словарь с данными об изображении.
  - `bbox`: массив с ограничительными рамка (в [coco](https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco) формате) для объёктов на фотографии
  - `category`: массив для идентификаторов категорий объектов на изображении.

Также в репозитории присутствует `id2cat.json` со словарем соответствий идентификатора категории её названию.

### Data Splits

Все данные находятся в `train` сплите. Пользователи могут разбить датасет по своему усмотрению. Датасет содержит 3346 изображений с аннотациями.