Это исследование стало первым, в котором представлен набор данных Central Asian Food Scenes Dataset — масштабный и качественный ресурс, включающий 239 классов блюд и более 69 000 аннотированных объектов пищи на 21 306 изображениях. Набор данных отражает реалистичные условия приёма пищи, характерные для Центральной, Восточной, Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока, с акцентом на сложные композиции блюд, содержащие несколько видов еды. Это позволяет выйти за рамки существующих датасетов, ограниченных классификацией отдельных блюд.

Мотивом для работы послужило растущее бремя заболеваний, связанных с питанием, в Центральной Азии. Исследование восполняет значительный пробел в области food computing, продвигая методы компьютерного зрения для распознавания и локализации пищи в реальных условиях. Это достижение создаёт ценную основу для разработки ИИ-инструментов в таких сферах, как цифровые дневники питания, умные рестораны и приложения для отслеживания здоровья.

Прочитать полную статью можно в журнале  Scientific Reports.