時系列食材混合画像データセット
・データベースの概要
本データベースは，調理過程における食材の状態をモニタリングすることを目的として作成されたものであり，時系列的な料理画像群で構成されています．本データベースを利用することによって，調理において食材が混ざったかどうかを確認する場面を対象としたモニタリング性能を評価することが可能です．
基本的な使用方法として，trainフォルダ内のデータを学習または検証データとして使用し，testフォルダ内のデータをテストデータに使用することを想定しています．
なお，学会や雑誌等の公開物に使用される場合は，出典として以下のURLまたは文献等の記載をお願いできれば幸いです．
URL:http://isl.sist.chukyo-u.ac.jp/archives/tsmi
＜出典＞ 原悠真，田上鈴奈，小林大起，秋月秀一，橋本学，料理プロセスにおける食材混合状態認識のためのテクスチャ特徴量の有効性に関する検討，第31回画像センシングシンポジウム（SSII2025），IS1-24，pp.297-301，東京都江東区，2025/05/28．
・データベースの作成方法
本データベースは，特殊な撮影方法により画像を取得しました．
撮影環境の外観は，以下の図のようになっております．
・公開済みのデータベースについて
本データベースは，上記の撮影方法で取得した画像（幅1920，高さ1080，チャンネル数3）を，左上座標（570,120）および右下座標（1370,920）でトリミングしてから公開しています．全ての画像は，PNG画像として保存しています． データを撮影する際は，食材を一度混ぜるたびに手と食器をカメラの画角から外すことによって，食材の遮蔽をおこさないようにしました．
■キャベツ・玉ねぎ
■学習データ（8組，計320画像，340.2MB）
■テストデータ（2組，計80画像，85.1MB）
■きゅうり・ピーマン
■学習データ（1組，計40画像，40.9MB）
■テストデータ（1組，計40画像，41.1MB）
■人参大・人参小
■学習データ（1組，計40画像，42.4MB）
■テストデータ（1組，計40画像，42.5MB）
■キャベツ・ニラ
■学習データ（1組，計40画像，38.3MB）
■テストデータ（1組，計40画像，39.1MB）
■キュウリ・大根・人参
■学習データ（1組，計40画像，42.2MB）
■テストデータ（1組，計40画像，42.3MB）
■ジャガイモ・人参
■学習データ（8組，計320画像，321.3MB）
■テストデータ（2組，計80画像，80.4MB）
■揚げ玉・キャベツ
■学習データ（8組，計320画像，334.2MB）
■テストデータ（2組，計80画像，84.9MB）
・ファイルの解凍
以下の「<dataset>」をダウンロードしたファイルに置き換え，実行してください．
1.tar.gz ファイルの結合
cat <dataset>_part_*.tar.gz > <dataset>.tar.gz
2. tar.gz ファイルの展開
tar -xvzf <dataset>.tar.gz
・データベースの階層構造
dataset
|--cabbage&onion
| |--train
| | |--1
| | |--001.png
| | |--002.png
| | |--2
| |
| |--test
|
|-- cucumber&greenpepper
|-- large_carrot&small_carrot
|-- cabbage&chives
|-- cucumber&radish&carrot
|-- potato&carrot
|-- fried_tempura_bits&cabbage
データセットには，キャベツ・玉ねぎ（cabbage&onion），キュウリ・ピーマン（cucumber&greenpepper），人参大・人参小（large_carrot&small_carrot），キャベツ・ニラ（cabbage&chives），キュウリ・大根・人参（cucumber&radish&carrot），じゃがいも・人参（potato&carrot），揚げ玉・キャベツ（fried_tempura_bits&cabbage）の7つのカテゴリが含まれており，それぞれ学習データ（train），テストデータ（test）が含まれています．