Caltech-256 数据集
收藏帕依提提2024-03-04 收录
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资源简介：
Caltech-256 数据集是 caltech-101 数据集的改进版图片数据集 有几处改进： a）类别数量增加一倍以上 b）任何类别中图像的最小数量从 31 增加到 80 c）避免因图像旋转造成的伪影 d）引入了一个新的更大的杂波类别来测试背景拒绝。 该数据集收集了 256 个类的 20607 张图片，由加州理工学院的李菲菲，马克安德烈托和 Marc’Aurelio Ranzato 收集。
The Caltech-256 dataset is an enhanced image dataset derived from the Caltech-101 dataset, with four improvements:
a) The number of categories is more than doubled;
b) The minimum number of images per category is increased from 31 to 80;
c) Artifacts caused by image rotation are eliminated;
d) A new and larger clutter category is introduced to evaluate background rejection.
This dataset contains 20,607 images across 256 categories, collected by Fei-Fei Li, Marco Andreto, and Marc’Aurelio Ranzato from the California Institute of Technology.
提供机构：
帕依提提
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
Caltech-256数据集是Caltech-101的改进版，包含256个类别的20607张图片，主要改进包括类别数量增加、每类图像最小数量提升至80、避免旋转伪影及引入更大杂波类别。该数据集由加州理工学院团队收集，适用于机器视觉和图像识别任务。
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