Update README.md

README.md

@@ -53,4 +53,195 @@ configs:
     path: data/eval-*
   - split: test
     path: data/test-*
+license: apache-2.0
+task_categories:
+- image-classification
+language:
+- tr
+size_categories:
+- 10K<n<100K
 ---
+
+> ⚠️ **Important:** English version is available below.
+
+# TürkSofrası-25 (TurkishFoods-25) Veri Seti
+
+**TürkSofrası-25**, 25 farklı geleneksel Türk yemeğine ait toplam **11.461** 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      | Aşure            |
+| 1      | Baklava          |
+| 2      | Biber Dolması    |
+| 3      | Börek            |
+| 4      | Çiğ Köfte        |
+| 5      | Enginar          |
+| 6      | Et Sote          |
+| 7      | Gözleme          |
+| 8      | Hamsi            |
+| 9      | Hünkâr Beğendi   |
+| 10     | İçli Köfte       |
+| 11     | Ispanak          |
+| 12     | İzmir Köfte      |
+| 13     | Karnıyarık       |
+| 14     | Kebap            |
+| 15     | Kısır            |
+| 16     | Kuru Fasulye     |
+| 17     | Lahmacun         |
+| 18     | Lokum            |
+| 19     | Mantı            |
+| 20     | Mücver           |
+| 21     | Pirinç Pilavı     |
+| 22     | Simit            |
+| 23     | Taze Fasulye     |
+| 24     | Yaprak Sarma     |
+
+## Veri Bölünmeleri
+
+| Bölüm | Örnek Sayısı | Boyut (Bayt) |
+|-------|--------------|--------------|
+| Eğitim (`train`) | 9,168 | ~92.7 MB     |
+| Doğrulama (`eval`) | 1,146 | ~11.7 MB     |
+| Test (`test`)      | 1,147 | ~11.5 MB     |
+| **Toplam**         | **11,461** | **~116 MB** |
+
+## Klasör Yapısı
+
+```
+TurkishFoods-25/
+  ├── asure
+  ├── baklava
+  ├── biber_dolmasi
+  ├── borek
+  ├── cig_kofte
+  ├── enginar
+  ├── et_sote
+  ├── gozleme
+  ├── hamsi
+  ├── hunkar_begendi
+  ├── icli_kofte
+  ├── ispanak
+  ├── izmir_kofte
+  ├── karniyarik
+  ├── kebap
+  ├── kisir
+  ├── kuru_fasulye
+  ├── lahmacun
+  ├── lokum
+  ├── manti
+  ├── mucver
+  ├── pirinc_pilavi
+  ├── simit
+  ├── taze_fasulye
+  └── 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{kayikcci2019classification,
+  title={Classification of turkish cuisine with deep learning on mobile platform},
+  author={Kay{\i}k{\c{c}}{\i}, {\c{S}}afak and Ba{\c{s}}ol, Yusuf and D{\"o}rter, Elanur},
+  booktitle={2019 4th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)},
+  pages={1--5},
+  year={2019},
+  organization={Ieee}
+}
+```
+
+# TurkishFoods-25 (TürkSofrası-25) Dataset
+
+**TurkishFoods-25** is a benchmark dataset consisting of **11,461** images of 25 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     | Aşure          |
+| 1     | Baklava        |
+| 2     | Biber Dolması  |
+| 3     | Börek          |
+| 4     | Çiğ Köfte      |
+| 5     | Enginar        |
+| 6     | Et Sote        |
+| 7     | Gözleme        |
+| 8     | Hamsi          |
+| 9     | Hünkâr Beğendi |
+| 10    | İçli Köfte     |
+| 11    | Ispanak        |
+| 12    | İzmir Köfte    |
+| 13    | Karnıyarık     |
+| 14    | Kebap          |
+| 15    | Kısır          |
+| 16    | Kuru Fasulye   |
+| 17    | Lahmacun       |
+| 18    | Lokum          |
+| 19    | Mantı          |
+| 20    | Mücver         |
+| 21    | Pirinç Pilavı  |
+| 22    | Simit          |
+| 23    | Taze Fasulye   |
+| 24    | Yaprak Sarma   |
+
+## Dataset Splits
+
+| Split | Number of Examples | Size (Bytes) |
+|-------|---------------------|--------------|
+| Train | 9,168               | ~92.7 MB     |
+| Eval  | 1,146               | ~11.7 MB     |
+| Test  | 1,147               | ~11.5 MB     |
+| **Total** | **11,461**      | **~116 MB**  |
+
+## Directory Structure
+
+```
+TurkishFoods-25/
+  ├── asure
+  ├── baklava
+  ├── biber_dolmasi
+  ├── borek
+  ├── cig_kofte
+  ├── enginar
+  ├── et_sote
+  ├── gozleme
+  ├── hamsi
+  ├── hunkar_begendi
+  ├── icli_kofte
+  ├─�� ispanak
+  ├── izmir_kofte
+  ├── karniyarik
+  ├── kebap
+  ├── kisir
+  ├── kuru_fasulye
+  ├── lahmacun
+  ├── lokum
+  ├── manti
+  ├── mucver
+  ├── pirinc_pilavi
+  ├── simit
+  ├── taze_fasulye
+  └── 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{kayikcci2019classification,
+  title={Classification of turkish cuisine with deep learning on mobile platform},
+  author={Kay{\i}k{\c{c}}{\i}, {\c{S}}afak and Ba{\c{s}}ol, Yusuf and D{\"o}rter, Elanur},
+  booktitle={2019 4th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)},
+  pages={1--5},
+  year={2019},
+  organization={Ieee}
+}
+```