Caltech-256 数据集

Caltech-256数据集是用于物体分类任务的大量图像集合。它包含约 30,000 张图像，分为 257 个类别（256 个物体类别和 1 个背景类别）。这些图像经过精心策划和注释，为物体识别算法提供了一个具有挑战性和多样性的基准。

主要功能

• Caltech-256 数据集包含约 30,000 张彩色图像，分为 257 个类别。
• 每个类别至少包含 80 张图片。
• 这些类别涵盖了现实世界中的各种物品，包括动物、车辆、家庭用品和人。
• 图片大小和分辨率各不相同。
• Caltech-256 广泛用于机器学习领域的训练和测试，特别是物体识别任务。

数据集结构

与 Caltech-101 数据集一样，Caltech-256 数据集也没有对训练集和测试集进行正式拆分。用户通常会根据自己的具体需求创建自己的分集。常见的做法是使用随机的图像子集进行训练，其余图像用于测试。

应用

Caltech-256 数据集广泛用于训练和评估物体识别任务中的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和其他各种机器学习算法。该数据集类别多样，图像质量高，是机器学习和计算机视觉领域研究与开发的宝贵数据集。

使用方法

要在 Caltech-256 数据集上训练YOLO 模型 100 次，可以使用以下代码片段。有关可用参数的完整列表，请参阅模型训练页面。

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-cls.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='caltech256', epochs=100, imgsz=416)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=caltech256 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=416

图片和注释示例

Caltech-256 数据集包含各种物体的高质量彩色图像，为物体识别任务提供了一个全面的数据集。以下是该数据集中的一些图像示例（信用）：

该示例展示了 Caltech-256 数据集中物体的多样性和复杂性，强调了多样化数据集对训练强大的物体识别模型的重要性。

引文和致谢

如果您在研究或开发工作中使用 Caltech-256 数据集，请引用以下论文：

@article{griffin2007caltech,
         title={Caltech-256 object category dataset},
         author={Griffin, Gregory and Holub, Alex and Perona, Pietro},
         year={2007}
}

格雷戈里-格里芬（Gregory Griffin）、亚历克斯-霍卢布（Alex Holub）和皮埃特罗-佩罗纳（Pietro Perona）创建并维护了加州理工学院-256 数据集，为机器学习和计算机视觉研究界提供了宝贵的资源，在此一并致谢。有关

如需了解 Caltech-256 数据集及其创建者，请访问Caltech-256 数据集网站。

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