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。

观看： 如何通过Ultralytics HUB 使用 Caltech-256 数据集训练图像分类模型

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。

常见问题

什么是 Caltech-256 数据集，为什么它对机器学习很重要？

Caltech-256数据集是一个大型图像数据集，主要用于机器学习和计算机视觉中的物体分类任务。它由约 30,000 张彩色图像组成，分为 257 个类别，涵盖了现实世界中的各种物体。该数据集的图像种类繁多，质量上乘，是评估物体识别算法的绝佳基准，对于开发稳健的机器学习模型至关重要。

如何使用Python 或CLI 在 Caltech-256 数据集上训练YOLO 模型？

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。有关其他选项，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

# 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

加州理工学院-256 数据集最常见的用途是什么？

Caltech-256 数据集被广泛应用于各种物体识别任务，例如：..：

• 训练卷积神经网络（CNN）
• 评估支持向量机 (SVM) 的性能
• 对新的深度学习算法进行基准测试
• 使用以下框架开发对象检测模型Ultralytics YOLO

其多样性和全面的注释使其成为机器学习和计算机视觉研究与开发的理想之选。

Caltech-256 数据集的结构是怎样的？

Caltech-256 数据集没有预定义的训练和测试分割。用户通常会根据自己的具体需求创建自己的分割。一种常见的方法是随机选择一个图像子集进行训练，然后使用其余图像进行测试。这种灵活性使用户可以根据自己的具体项目要求和实验设置来定制数据集。

为什么要使用Ultralytics YOLO 在 Caltech-256 数据集上训练模型？

Ultralytics YOLO 模型在对 Caltech-256 数据集进行训练时具有多项优势：

• 高精确度：YOLO 模型在物体检测任务中以其最先进的性能而著称。
• 速度：它们具有实时推理能力，适合需要快速预测的应用。
• 易于使用：使用Ultralytics HUB，用户无需大量编码即可训练、验证和部署模型。
• 预训练模型:从预训练模型开始，如 yolov8n-cls.pt这样可以大大减少训练时间，提高模型的准确性。

更多详情，请参阅我们的综合培训指南。

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