Caltech-101 Dataset 是由 101 个类别的对象图片组成的数据集,它主要用于目标识别和图像分类。包含来自 101 个物体类别的约 9000 张图像,不同类别有 40 至 800 张图片,每张图片的大小在 300 * 200 像素,且数据集的发布者均已标注对应的目标以供使用。选择这些类别是为了反映现实世界中的各种物体,而图像本身也...
Caltech101数据集Caltech101数据集 喜爱 2 Caltech101数据集 s shengchen0522 1枚 CC0 图像分类计算机视觉 3 20 2022-05-08 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 Images.zip Eval.txt Test.txt Train.txt Images.zip (42.23M) 下载 数据集 File Name Size Update Time Images/ak47/001_0001.jpg 24...
本博文内容: Caltech101数据集; 神经网络(模型、工具、目录) 编写代码 一、Caltech101数据集; 下载链接 这个数据集包含了101类的图像,每类大约有40~800张图像,大部分是50张/类,在2003年由lifeifei收集,每张图像的大小大约是300x200. 图像的类别分布:
。在测试阶段,将SPP-net 应用于任何大小的图像都非常简单。 3 SPP-NET FORIMAGECLASSIFICATION 在三个数据集上做图像分类实验,探究影响分类性能的因素。 3.1...提升。 3.3 Experiments onCaltech101Caltech101dataset 上的分类实验,结果如表 7所示。 在Pascal VOC 2007 和Caltech101 ...
clicked outlines of each object in these pictures, these are included under the Annotations.tar. There is also a matlab script to view the annotaitons, show_annotations.m. How to use the dataset If you are using the Caltech 101 dataset for testing your recognition algorithm you should try ...
(self): return 6544 #train_set = TRAIN() #train_loader = DataLoader(train_set,shuffle=False,batch_size=1) train_dataset = TRAIN(transform=train_transforms) train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) model=paddle.vision.models.resnet101(pretrained=True,...
The experiment is carried out on a benchmark dataset Caltech-101. The experimental results indicate that Random Forest using the combined features give 93.73% accuracy and outperforms other classifiers and methods proposed by other authors. The paper concludes that a single feature extractor whether ...
问HTTP错误404:在下载Caltech101数据集中找不到ENResolving s3.ap-northeast-1.amazonaws.com (s3.ap...
Caltech-101 Dataset 是由 101 个类别的对象图片组成的数据集,它主要用于目标识别和图像分类。不同类别有 40 至 800 张图片,每张图片的大小在 300 * 200 像素,且数据集的发布者均已标注对应的目标以供使用。 该数据集由加州理工学院的李菲菲、马克安德烈托和 Marc’Aurelio Ranzato 于 2003 年 9 月收集,相关...
def train_mapper(sample): img, label = sample #img = Image.open(img) img = paddle.dataset.image.load_image(img) # 统一图片大小 img = paddle.dataset.image.simple_transform(im=img, #输入图片是HWC resize_size=200, # 剪裁图片 crop_size=200, is_color=True, #彩色图像 is_train=False) ...