什么是Caltech-256
Caltech-256是一个由加利福尼亚理工学院收集整理的图像物体识别数据集，包含30,607张不同大小的真实世界图像，跨越257个类别（256个对象类别和一个额外的杂波类别）。每个类别至少由80张图像表示，确保了对象识别任务中有足够的样本来进行训练。
该数据集是Caltech-101数据集的扩展版，旨在提供更多的类别和更大的识别难度，从而更好地训练视觉识别模型。Caltech-256数据集选自Google Image数据集，并手工去除了不符合其类别的图片。这些图像被仔细策划和注释，以提供一个具有挑战性和多样性的基准测试平台，用于对象分类任务。
总之，Caltech-256是一个广泛用于图像分类研究的数据集，包含多种物体类别和大量真实世界的图像，适用于训练和评估各种视觉识别模型。
Caltech-256相关链接
天枢网盘：http://nextcloud.tianshu.org.cn/index.php/s/p26xYbiSC3agAxq
