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Caltech-101 データセットは、101 のカテゴリーのオブジェクト画像から構成されるデータセットで、主にターゲット認識と画像分類に使用されます。さまざまなカテゴリに 40 ～ 800 の画像があり、各画像のサイズは 300 * 200 ピクセルで、データ セットの発行者は対応するターゲットを使用できるようにマークしています。

このデータセットは、2003 年 9 月にカリフォルニア工科大学の Feifei Li、Marc Andreto、Marc'Aurelio Ranzato によって収集されました。関連する論文は、「少数のトレーニング例からの生成視覚モデルの学習: 101 のオブジェクト カテゴリでテストされた増分ベイジアン アプローチ」、「One-オブジェクトカテゴリのショット学習」。