動機：近年、画像を基にした生物学的アッセイは着実に高スループット化が進んでおり、これにより数万枚の画像から生物学的に意味のある情報を迅速に抽出する自動化された手法の需要が高まっています。ImageNetの成功から着想を得て、私たちはCytoImageNet（89万枚の画像、894クラス）という大規模なオープンソースで弱ラベル付けされた顕微鏡画像データセットを整備しました。CytoImageNetでの事前学習によって得られる特徴量は、下流の顕微鏡分類タスクにおいてImageNet特徴量と競合する性能を示しています。私たちはCytoImageNet特徴量が、ImageNetで学習した特徴量には含まれていない情報を捉えていることを証明しています。このデータセットは以下のURLで公開されています：https://www.kaggle.com/stanleyhua/cytoimagenet。