Der Caltech-101-Datensatz ist ein Datensatz, der aus 101 Kategorien von Objektbildern besteht und hauptsächlich zur Zielerkennung und Bildklassifizierung verwendet wird. Es gibt 40 bis 800 Bilder in verschiedenen Kategorien, jedes Bild ist 300 * 200 Pixel groß und der Herausgeber des Datensatzes hat die entsprechenden Verwendungsziele gekennzeichnet.

Der Datensatz wurde im September 2003 von Feifei Li, Marc Andreto und Marc'Aurelio Ranzato vom California Institute of Technology zusammengestellt. Zu den zugehörigen Artikeln gehören „Learning generative visual models from few training examples: an incremental Bayesian approach tested on 101 object categories“ und „One-Shot learning of object categories“.