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Caltech-101 图片数据集

Caltech 101

图像分类数据集 物体检测数据集 目标识别 图像分类

Caltech 101 数据集是 101 类别的对象的图片组成的图片数据集,主要用于目标识别和图像分类。

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数据集市
2019年11月25日
131.06 MB

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数据介绍

Caltech 101 数据集是 101 类别的对象的图片组成的图片数据集,主要用于目标识别和图像分类。

其中每类约 40 至 800 张图片,大多数类别有大约 50 张图片,每幅图像的大小约为 300 x 200 像素。且该数据集发布者标注出了其中的目标以供使用。

该数据集于 2003 年 9 月,由加州理工学院的李菲菲,马克安德烈托和 Marc’Aurelio Ranzato 收集。

相关论文为 Learning generative visual models from few training examples: an incremental Bayesian approach tested on 101 object categories;One-Shot learning of object categories。

数据规格

类别数量 101
图片数/类别 40 至 800 张图片
图片尺寸 约为 300 x 200 像素
发布时间 2003年9月
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