Object Recognition, Computer Vision, and the Caltech 101: A Response to Pinto et al.Yann LeCun, David G. Lowe, Jitendra Malik, Jim Mutch, Pietro Perona, and Tomaso PoggioReaders of the recent paper “W

Caltech-256数据集在PyTorch中的处理： Caltech-256 数据集处理(一) label提取 Caltech-256 数据集处理(二) 训练集和测试集的制作 Caltech-256 数据集处理(三) 训练集和验证集载入Dateloader Caltech-256中的每张图片的大小都不一定，所以在这里需要进行crop操作。这里偷懒了，mean和std去了imagenet的数据，

Caltech 101(加利福尼亚理工学院101类图像数据库) 数据摘要： Pictures of objects belonging to 101 categories. About 40 to 800 images per category. Most categories have about 50 images. Collected in September 2003 by Fei-Fe

数据集为加理工(caltech)提供的http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/，该数据集主要包括1. 训练集+测试集：seq格式的数据；2.行人标签数据:vbb(video bounding box)格式的数据。 在很多笔记都没有找到网盘链接，外网又翻不过去。现将我寻找很久找到的数据集网盘资源分享给大家，

目的：将Caltech行人数据集转换为Pascal VOC格式 参考来源https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7337077.html 但是这里面的代码有一些问题，我在其中修改了一些操作步骤如下： 将下载好的caltech pedestrian dataset解压，数据集下载地址，并按如下格式存放：（最好是按照下图的格式存放，不然容易报错）