FoodSeg103 是一个新的食物图像数据集，包含 7,118 张图像（4,983 张训练图像和 2,135 张测试图像）以及 104 个成分类别的标注，平均每张图像有 6 个标注和像素级掩码。该数据集可为食品图像分割提供一个大规模的 benchmark 。

该数据集的主要挑战：

• 同一食物在不同烹饪方式下的显著内部差异（High intra-variance of the same food ingredient with different cooking methods）
• 长尾分布（Long-tail distribution）
• 复杂背景（Complicated contexts）