它包含了30种常用食品的6000多张图像，这些食品可能会在人体内引起不良反应。该数据集是训练基于深度学习的计算机视觉模型以从图像中检测此类食品存在的首批研究尝试之一。它还可以作为评估物体检测方法在学习与食物相关的其他困难视觉线索方面的功效的基准。
有多种食物与特定的食物不耐受有关，这些食物会引发过敏反应。这类食物不耐受主要包括乳糖、组氨酸、谷蛋白、水杨酸盐、咖啡因和类Ovomucoid不耐受。
##**数据收集**
我们使用搜索引擎（谷歌和必应）为创建的列表中的每一种食物使用JavaScript查询来抓取和寻找合适的图像。去除RGB通道不完整的图像，并编译从不同搜索引擎收集的图像。当从搜索引擎下载图像时，许多图像与目的无关，尤其是那些包含大量文本的图像。我们部署了EAST文本检测器来分离这些图像。最后，进行了全面的手动检查，以确保数据集中图像的相关性。
