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Caltech-256 数据集

Caltech-256 Dataset

物体识别 物体分类 计算机视觉 图像分类

Caltech-256 是一个图像物体识别数据集,包含 30608 张图片,256个物体类别,每类图片最少80张,最多827张。

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数据集市
2019年04月09日
1.10 Gb

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数据介绍

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。

数据规格

图像数量 30607
类别数量 256
每类别图片数 最少80张,最多827张
发布时间 2006年
还没有任何文件记录.