L'ensemble de données Caltech-101 est un ensemble de données composé de 101 catégories d'images d'objets, qui est principalement utilisé pour la reconnaissance de cibles et la classification d'images. Il y a 40 à 800 images dans différentes catégories, chaque image a une taille de 300 * 200 pixels, et l'éditeur de l'ensemble de données a étiqueté les cibles correspondantes à utiliser.

L'ensemble de données a été collecté par Feifei Li, Marc Andreto et Marc'Aurelio Ranzato du California Institute of Technology en septembre 2003. Les articles connexes incluent « Apprentissage de modèles visuels génératifs à partir de quelques exemples de formation : une approche bayésienne incrémentale testée sur 101 catégories d'objets » et « Apprentissage en une seule fois des catégories d'objets ».