Bardzo interesujący zbiór danych dotyczących potraw, jeśli budujesz aplikację/model zdrowotny: 100 tys. starannie wyselekcjonowanych próbek jedzenia obejmujących domowe posiłki, dania restauracyjne, surowe składniki i produkty pakowane. Sposób, w jaki został zbudowany, jest równie cenny • 50 tys. prawdziwych użytkowników na Binance uchwyciło swoje talerze, a następnie wstępnie oznaczone przez profesjonalnych annotatorów. • Etykiety generowane przez maszyny zostały następnie sprawdzone i udoskonalone przez użytkowników Biance, aby zapewnić jakość. • Część zbioru danych udostępniona na Hugging Face na licencji OpenRail. Brzmi jak nowe podejście do zbierania danych w sposób crowdsourcingowy. Link poniżej: