---
dataset_info:
  features:
  - name: image
    dtype: image
  - name: label
    dtype:
      class_label:
        names:
          '0': biber_dolmasi
          '1': borek
          '2': cig_kofte
          '3': enginar
          '4': hamsi
          '5': hunkar_begendi
          '6': icli_kofte
          '7': ispanak
          '8': kebap
          '9': kisir
          '10': kuru_fasulye
          '11': lokum
          '12': manti
          '13': simit
          '14': yaprak_sarma
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 60093194.203592494
    num_examples: 5928
  - name: eval
    num_bytes: 7529941.352449062
    num_examples: 741
  - name: test
    num_bytes: 7577916.82795844
    num_examples: 742
  download_size: 75019089
  dataset_size: 75201052.38399999
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
  - split: eval
    path: data/eval-*
  - split: test
    path: data/test-*
license: apache-2.0
task_categories:
- image-classification
language:
- tr
size_categories:
- 1K<n<10K
---

> ⚠️ **Important:** English version is available below.

# TürkSofrası-15 (TurkishFoods-15) Veri Seti

**TürkSofrası-15**, 15 farklı geleneksel Türk yemeğine ait toplam **7.411** görsel içeren ve yemek tanıma/sınıflandırma amaçlı hazırlanmış bir görüntü veri setidir. Görseller `.jpg` formatında olup her sınıf için ayrı klasörlerde yer almaktadır.

Veri seti, Hugging Face `datasets` kütüphanesi biçimindedir ve `image` (görsel) ile `label` (etiket) olmak üzere iki özelliğe sahiptir. Etiketler `class_label` biçiminde tanımlanmış olup aşağıdaki gibi numaralanmıştır:

| Etiket | Sınıf Adı        |
|--------|------------------|
| 0      | Biber Dolması    |
| 1      | Börek            |
| 2      | Çiğ Köfte        |
| 3      | Enginar          |
| 4      | Hamsi            |
| 5      | Hünkâr Beğendi   |
| 6      | İçli Köfte       |
| 7      | Ispanak          |
| 8      | Kebap            |
| 9      | Kısır            |
| 10     | Kuru Fasulye     |
| 11     | Lokum            |
| 12     | Mantı            |
| 13     | Simit            |
| 14     | Yaprak Sarma     |

## Veri Bölünmeleri

| Bölüm | Örnek Sayısı | Boyut (Bayt) |
|-------|--------------|--------------|
| Eğitim (`train`) | 5,928 | ~60 MB       |
| Doğrulama (`eval`) | 741   | ~7.5 MB      |
| Test (`test`)      | 742   | ~7.6 MB      |
| **Toplam**         | **7,411** | **~75 MB** |

## Klasör Yapısı

```
TurkishFoods-15/
  ├── biber_dolmasi/
  ├── borek/
  ├── cig_kofte/
  ├── enginar/
  ├── hamsi/
  ├── hunkar_begendi/
  ├── icli_kofte/
  ├── ispanak/
  ├── kebap/
  ├── kisir/
  ├── kuru_fasulye/
  ├── lokum/
  ├── manti/
  ├── simit/
  └── yaprak_sarma/
```

Her klasör ilgili yemeğe ait `.jpg` uzantılı görselleri içerir.

## Atıf

> **Önemli:** Bu veri seti bana ait değildir. Lütfen araştırmalarınızda bu veri setini kullanırsanız orijinal yazarları ve aşağıdaki yayını kaynak gösteriniz.

```bibtex
@inproceedings{gungor2017turkish,
  title={Turkish cuisine: A benchmark dataset with Turkish meals for food recognition},
  author={G{\"u}ng{\"o}r, Cem and Baltac{\i}, Fatih and Erdem, Aykut and Erdem, Erkut},
  booktitle={2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)},
  pages={1--4},
  year={2017},
  organization={IEEE}
}
```
# TurkishFoods-15 (TürkSofrası-15) Dataset

**TurkishFoods-15** is a benchmark dataset consisting of **7,411** images of 15 traditional Turkish dishes, intended for food recognition and classification tasks. All images are in `.jpg` format and organized into folders per class.

The dataset follows the Hugging Face `datasets` format with two features: `image` and `label`. The `label` is defined as a `class_label` with the following mapping:

| Label | Class Name       |
|-------|------------------|
| 0     | Biber Dolması    |
| 1     | Börek            |
| 2     | Çiğ Köfte        |
| 3     | Enginar          |
| 4     | Hamsi            |
| 5     | Hünkâr Beğendi   |
| 6     | İçli Köfte       |
| 7     | Ispanak          |
| 8     | Kebap            |
| 9     | Kısır            |
| 10    | Kuru Fasulye     |
| 11    | Lokum            |
| 12    | Mantı            |
| 13    | Simit            |
| 14    | Yaprak Sarma     |

## Dataset Splits

| Split | Number of Examples | Size (Bytes) |
|-------|---------------------|--------------|
| Train | 5,928               | ~60 MB       |
| Eval  | 741                 | ~7.5 MB      |
| Test  | 742                 | ~7.6 MB      |
| **Total** | **7,411**       | **~75 MB**   |

## Directory Structure

```
TurkishFoods-15/
  ├── biber_dolmasi/
  ├── borek/
  ├── cig_kofte/
  ├── enginar/
  ├── hamsi/
  ├── hunkar_begendi/
  ├── icli_kofte/
  ├── ispanak/
  ├── kebap/
  ├── kisir/
  ├── kuru_fasulye/
  ├── lokum/
  ├── manti/
  ├── simit/
  └── yaprak_sarma/
```

Each folder contains `.jpg` images corresponding to the dish name.

## Citation

If you use this dataset in your research, please cite the following publication:

```bibtex
@inproceedings{gungor2017turkish,
  title={Turkish cuisine: A benchmark dataset with Turkish meals for food recognition},
  author={G{\"u}ng{\"o}r, Cem and Baltac{\i}, Fatih and Erdem, Aykut and Erdem, Erkut},
  booktitle={2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)},
  pages={1--4},
  year={2017},
  organization={IEEE}
}
```