Caltech-101 데이터세트는 101개 카테고리의 객체 이미지로 구성된 데이터세트로, 주로 타겟 인식 및 이미지 분류에 사용됩니다. 40~800개의 이미지가 다양한 카테고리에 속해 있으며, 각 이미지의 크기는 300 * 200픽셀이고, 데이터 세트의 게시자는 사용할 해당 대상에 레이블을 지정했습니다. 이 데이터 세트는 2003년 9월 캘리포니아 공과대학의 페이페이 리(Feifei Li), 마크 안드레토(Marc Andreto), 마크 아우렐리오 란자토(Marc'Aurelio Ranzato)가 수집했습니다. 관련 논문으로는 "몇 가지 학습 사례를 통한 생성적 시각 모델 학습: 101개 객체 범주에 대해 테스트된 증분적 베이지안 접근법"과 "객체 범주의 원샷 학습"이 있습니다.