Meta-Dataset は、大規模な少数ショット学習ベンチマークです。このデータ セットは、小さなサンプル タスクに制限を課さない (固定されたメソッドやレンズを必要としない) ため、より現実的なシーンを表します。

このデータセットは、さまざまなフィールドからの 10 個のデータセットで構成されています。

1. ILSVRC-2012 (1,000 カテゴリにわたる自然画像で構成される ImageNet データセット)
2. Omniglot (手書き文字、1,623 カテゴリを含む)
3. 航空機（航空機画像データセット、100カテゴリを含む）
4. CUB-200-2011 (鳥類データセット、200 カテゴリを含む)
5. 記述可能なテクスチャ (43 カテゴリを含む、さまざまな種類のテクスチャ画像)
6. クイック ドロー (さまざまなカテゴリの 345 個の白黒スケッチ)
7. 菌類 (1,500 のカテゴリを含む大規模なキノコ データセット)
8. VGG Flower (102 カテゴリを含む花画像データセット)、
9. 交通標識 (ドイツの交通標識の写真、43 カテゴリを含む)
10. MSCOCO (Flickr から収集された画像、80 カテゴリを含む)

メタデータセット内の交通標識 (GTSRB) および COCO データ セットはトレーニングには参加せず、検証またはテストにのみ使用されます。残りの 8 つのデータセットは、70% / 15% / 15% の比率でトレーニング/検証/テスト セットに大別されます。