分析一下我们数据集的情况：多菜同盘、混合/覆盖、酱汁漫流、同名食材多烹法外观差异巨大。

在自助餐或学校食堂餐盘的场景下，在CV领域构成了一个独特而复杂的挑战。其核心特征在于，场景是由两类截然不同的视觉元素构成的混合体：一类是离散、可数的物体，例如一块排骨、一个虾仁或一朵西兰花；另一类则是无定形、不可数的区域，例如一摊米饭、一汪酱汁或一盘混合翻炒的蔬菜。这种结构使得传统的图像分割范式难以完全胜任。

两层任务 + 三层本体 + 属性多标签 + 关系图谱：

任务层
Seg-A（基础）：菜品级全景分割（panoptic）——每道“菜/主食”为一个实例，像素唯一归属；
Seg-B（精细子集）：食材级实例分割（instance/parts）——只在人群常见菜上做“组成食材”掩码与部件关系；
同时提供弱标注（食材成分表、烹法/刀工/酱汁等属性标签）覆盖全量，降低成本。
本体层（Ontology）
Level-1：大类（主食、热菜、凉菜、汤/粥、配菜/小食、饮品/甜品、酱汁/汤汁、装饰/点缀）；
Level-2：菜系/菜型/主材系（炒菜、焖/烧、炸、蒸、拌…；禽畜/水产/蔬菜/豆制品/菌菇…）；
Level-3：菜名/主材（“宫保鸡丁”“红烧肉”“西红柿炒蛋”“米饭”“面条”……）。
——烹饪方式、刀工、酱汁口味等全部做成“属性标签”，而不是细分为类别（关键以减少长尾）。
关系层
part_of（成分属于某道菜）、overlaps_with（混合/覆盖）、z_order（前后遮挡次序）、has_sauce、dyed（被染色）、served_with（配主食）等。

长尾分布与细粒度的冲突：规则里有意“归一化食材名”，比如猪肉不分五花肉/梅花肉，但这会损失细粒度差异。对下游任务（比如 VQA 问“这是五花肉还是瘦肉？”），模型没法回答。反过来，如果你全都细分，会产生极度长尾，难训练。

问询GPT老师原话

我现在想和你讨论一些相关的问题。实际上FoodSeg103数据集是第一个出现的食物分割数据集。我现在也在做一个食品分割数据集，与这个数据集不同的是，我将聚焦在中餐的数据集上，而且是学校餐盘或事自助餐的形式。但是这样的图片数据具有以下的特点：每张图片中都存在主食和几道菜。主食一般是单独的一种食材，或是米饭或是面等；但是菜，以炒菜为主；炒菜一般会有多种食材混合进行炒制；在同一个餐盘中不同的炒菜之间边界不清晰，可能不同的菜会出现混合、覆盖等情况，还会有汁水流满了整个餐盘、将米饭染成别的颜色等；我现在想收集这个数据集用来做分割任务或是开放词汇分割、以及后续的进行营养评估和VQA等。但是目前在收集数据集以及标注的时候遇到了问题，为了能够支撑更多的下游任务，我的标注到底应该怎么标注比较好？：

同一道食材的不同烹饪方式（糖醋排骨、红烧肉、小酥肉等）是否要分开算不同的标签还是说算作一个标签？要是算作不同的标签，那么我将他们划分为不同类别的依据或理由是什么？那么其他的肉和菜是不是也能这么分？有没有更加细致的、合理的划分方式
除了默认的炒菜之外，还有不同的烹饪方式、以及调料用的不同、将食材切成片、丝、丁状等都会导致其外观上的不同，这种情况要怎么办？

GPT说多加后缀标签，比如菜品的颜色，状态。color_dominant（红/黄/褐/绿）、texture（油亮/干爽/汤汁），训练技巧：将这些属性文本与类别名组成prompt 组句（如 “a dish of stir-fried shredded pork with green pepper, glossy sauce”），用于 open-vocab 的文本编码器对齐；属性无需是类别即可发挥监督作用。
关于炒菜之间混合：因为每道菜都会用到多种食材，那么当菜与菜之间混合的时候，该怎么处理（分割标注之类的）、算法能够将其分开吗？感觉会有很大的难度？
- Seg-A（菜品级 panoptic）：每像素唯一归属，不允许重叠；遇到混合处由标注员判断“主导菜”归属，另在关系里记录 overlaps_with。
- 不确定边界：提供trimap 边界带或boundary-uncertain mask（0/0.5/1），训练时可用柔性边界损失（如 Lovász + Boundary loss），降低苛刻边界对模型的噪声伤害。
- 汁水/汤汁：建议单列 “sauce/gravy/broth” (酱汁肉汁)为 stuff 类（非实例），可多处连续涂抹，既真实反映漫流，又不与菜品实例冲突。
- Seg-B（精细子集的 ingredient 实例）：允许部件/食材实例在逻辑上从属于菜品实例（part_of），并可重叠（annotation 里分层存 RLE，多实例可共享像素）。训练时可选amodal/visible双版本（可选）。
现实妥协：全量做“多实例重叠像素”成本极高，因此将重叠与部件级放在精选 20–50 道高频菜上做“精注集”，其余只做菜品级。
支撑下游任务：为了能够支撑更多的下游任务比如VQA，开放词汇分割，我的标注、分割应该怎么设计呢？比如我在划分标签的时候设计类别具有细粒度，划分大类子类等？背景要不要细分？等等。具体的得到的json文件中的每个图片的标注的格式，应该是什么样子呢？
- 语言侧-开放词汇分割
  - 每个实例提供短标题（“西红柿炒蛋”/“stir-fried tomato with egg”）、属性列表、成分表（ingredients=[tomato, egg, scallion, oil, salt, sugar]）、可拼接的模板 caption：
    “a Chinese cafeteria dish of {method} {main_ingredient} with {aux_ingredients}, {flavor}, served with {staple}”
  - 提供别名/中英双语/同义词（open-vocab 强相关）。
- VQA 生成
  - 依注释自动生成计数/存在/比较/属性/关系/搭配/营养问答对。
  - 例：“盘中是否有红烧肉？”、“这道菜是否油亮？”、“米饭是否被酱汁染色？”、“主食是什么？”、“含蛋白质最高的是哪道菜？”
- 营养估算
  - 为主材维护每 100g 营养表（可用权威表对齐 ID）；
  - 标注估计份量/体积 proxy（mask 面积 × 盘面尺度估计 × 厚度先验），或至少给“份数等级（S/M/L）”；
  - 关系 served_with 记录菜与主食配对，便于一餐汇总。
长尾分布：因为每道菜都是不同的食材之间组合，因此虽然食材的种类有限，但是有限的食材能够得到很多的不同类别的菜，他们的标签应该如何划分才能尽可能的减少长尾分布？

类目三层 + 属性表述：稀有变体不升类，用“主材类 + 属性”表示。

频度阈值：仅当类在训练集中样本数≥K（如 200）且外观稳定，才晋升为“显式类别”。

合并规则：极相似菜名并类（“鱼香肉丝/鱼香里脊”→“鱼香肉类丝/块类”+ 属性=丝/块）；

数据切分：提供base/novel 拆分文件，让稀有类在 novel 中以 OV 方式被评测。

重采样：对“高价值但中等频率”的类做多视角/多餐盘补采，保证训练可学；

属性均衡：在采集时关注属性分布（干/湿、红/黄/绿、丁/丝/片），提升泛化。
这个任务会比较困难：因为分割上十分困难，以及标签上十分的多等等。我想知道要怎么设计这个数据集的标注、分割。对于不同的食材组成的菜、不同的菜组成一幅图片，这本身就有细粒度了；对于划分的时候，我能做细粒度分割吗？我能识别出那种每个食材都出现过，但是出现的新的食材组合出的标签吗？这种情况可以如何处理？
能细粒度分割，但要分层目标：
- 菜品级：全量可做；
- 食材级：做“精注子集 + 全量弱标注（成分表）”。
新组合识别（组合泛化）————-此处有疑问：这个到底要怎么做？是食材级别还是菜品级别？
- 训练中通过文本组合 prompt（主材 + 属性 + 搭配）形成组合式类别描述；
- 利用 CLIP/OVHead 在推理时对新组合文本打分，实现零样本组合识别；
- 在精注子集中提供真实组合，提升组合泛化能力（compositional generalization）。

新类别的处理：GPT认为一个新类别的划分必须满足下面三个要求：

该“菜名/变体”在你的场景很高频（如“红烧肉”“糖醋里脊”“鱼香肉丝”“宫保鸡丁”“西红柿炒蛋”），
具有稳定的外观模板（形态/配色/典型搭配“花生米/青椒段”等），
对下游（营养估算、VQA）具有明显区分价值。
满足三条即可升为 Level-3 类别；否则继续作为“主材类 + 属性”。

猪肉—》肉末—〉肉末蒸蛋

输入：图片（多道菜

输出：知道这张上有什么菜，在哪里，叫什么

以菜品级标注做食材级识别

大部分数据是单个食材成菜—》多食材成菜

[“腊肉”][“藕”][“辣椒”]

Json—attributes:

[ingridient:
	[
	name: la rou,
	],[
	name: ou,
	cut-style:qie ding,
	]
],
[

]

2025-9-3

问询GPT老师原话