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caltech101数据集原始数据

发布:可思数据 时间:2019-09-08
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数据类型:图形图像 热度
★★★☆☆

文件类型: .zip              文件大小:123.02 MB

授权方式: 其它     发布时间:2019-09-08

数据来源:加州理工学院             界面语言:英文

数据介绍:

描述

属于101类别的对象的图片。每类约40至800张图片。大多数类别有大约50张图片。2003年9月,李菲飞,马克安德烈托和Marc'Aurelio Ranzato收集。每幅图像的大小约为300 x 200像素。
我们仔细点击了这些图片中每个对象的轮廓,这些都包含在“Annotations.tar”中。还有一个matlab脚本来查看注释'show_annotations.m'。 可思数据sykv.com,sykv.cn

如何使用数据集

如果您使用Caltech 101数据集来测试您的识别算法,您应该尝试使您的结果与其他人的结果相媲美。我们建议对固定数量的图片进行训练和测试,并使用不同的随机选择图片重复实验,以获得误差条。受欢迎的训练图像数量:1,3,5,10,15,20,30。测试图像的热门数量:20,30。另见下面的讨论。
报告结果时,请跟踪您使用的图像和错误分类的图像。我们即将发布更详细的实验协议,允许您报告这些详细信息。有关详细信息,请参阅讨论部分。




内容来自可思数据sykv.com

下载地址:
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