本プロジェクトの主な目的は、データセットに収録された画像群に対して適切な機械学習アーキテクチャを適用することで、細粒度画像分類を実現することである。選定されたデータセットはKaggleのコンペティションの一環として提供されており、ウィキペディアの「サル類の系統樹（monkey cladogram）」から抽出されたものである。このデータセットには、合計10種類のサルが含まれており、画像処理技術を活用した機械学習アーキテクチャを用いてこれらを分類する。いくつかのアーキテクチャを試行・検証した結果、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）が最も適した手法であることが明らかになった。