我正在为我的理学硕士项目开发一种带有 BoF 实现的新型对象识别算法，它的性能相当不错。我在 Caltech101 数据集上使用它。我想将结果与其他技术进行比较，如 SIFT、SURF、PHOW 等。我面临的问题是，在准确度方面列出其表现的论文都没有提到考虑的类别数量。

例如对于 Vl_feat PHOW，脚本在评论部分说它应该给你大约 64% 的准确度。但是当我运行它而不做任何改变时，我得到了 92%。当我将其更改为对所有 102 个类别进行测试时，它给了我 30 范围内的准确度。

我对此很陌生，所以如果我遗漏了一些明显的东西，请接受我的道歉。