smallNORB est un ensemble de données permettant de reconnaître des objets 3D en fonction de leurs formes. L'ensemble de données contient des images de 50 jouets appartenant à cinq catégories générales : animaux à quatre pattes, figures humaines, avions, camions et voitures.

Les objets ont été capturés par deux caméras dans six conditions d'éclairage, neuf angles d'élévation (5 degrés de 30 à 70 degrés) et 18 angles d'azimut (20 degrés de 0 à 340 degrés). L'ensemble d'apprentissage se compose de 5 instances de chaque classe (instances 4, 6, 7, 8 et 9), et l'ensemble de test se compose des 5 instances restantes (instances 0, 1, 2, 3 et 5).