描述
属于101类别的对象的图片。每类约40至800张图片。大多数类别有大约50张图片。2003年9月，李菲飞，马克安德烈托和Marc'Aurelio Ranzato收集。每幅图像的大小约为300 x 200像素。
我们仔细点击了这些图片中每个对象的轮廓，这些都包含在“Annotations.tar”中。还有一个matlab脚本来查看注释'show_annotations.m'。
如何使用数据集
如果您使用Caltech 101数据集来测试您的识别算法，您应该尝试使您的结果与其他人的结果相媲美。我们建议对固定数量的图片进行训练和测试，并使用不同的随机选择图片重复实验，以获得误差条。受欢迎的训练图像数量：1,3,5,10,15,20,30。测试图像的热门数量：20,30。另见下面的讨论。
报告结果时，请跟踪您使用的图像和错误分类的图像。我们即将发布更详细的实验协议，允许您报告这些详细信息。有关详细信息，请参阅讨论部分。
