Caltech101数据集原始数据数据集

Caltech101数据集是计算机视觉领域的经典数据集，专为图像识别和物体检测研究而设计。由加州理工学院创建，包含101个类别，每类至少31张图像，帮助研究者训练和测试机器学习模型。该数据集推动复杂视觉对象的自动识别技术发展，尤其在图像分类和物体识别任务中表现突出。研究人员可利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，增强对不同物体的识别能力。图像分类任务要求模型将图像内容归类，Caltech101的多类别设置对此提供了挑战。通过监督学习，模型从标注数据中学习，在未标注数据上进行评估。Caltech101数据集也可扩展用于物体检测，通过加入边界框信息来实现物体识别和定位。该数据集广泛用于评估图像识别算法的表现，促进了计算机视觉领域的理论发展和技术进步。