COCO数据集介绍
COCO数据集介绍
什么是COCO数据集？
COCO数据集是一个可用于图像检测、语义分割和图像标题生成的大规模数据集。它有超过330K张图像（其中220K张是有标注的图像），包含150万个目标，80个目标类别（行人、汽车、大象等），91种材料类别（草、墙、天空等），每张图像包含五句图像的语句描述，且有250,000个带关键点标注的行人。
COCO数据集特点
COCO数据集具有以下几个特点：
（1）目标分割 ；
（2）图像情景识别 ；
（3）超像素分割 ；
（4）拥有 330K 张图像（其中 >200K 张有标签）；
（5）150 万个实例对象 ；
（6）80 个目标类别 ；
（7）91个物品类别 ；
（8）每张图片有 5 个描述 ；
（9）250K 张人的图像有关键点标注 ；
COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有3种标注类型：object instances（目标实例）, object keypoints（目标上的关键点）, 和image captions（看图说话），使用JSON文件存储，并且这3种类型共享这些基本类型：info、image、license。
COCO数据集的下载
下载网址：https://cocodataset.org/#download
不用全部下载，只需要下载2017 Train images、2017 Val images以及对应的所需的Task的annotation即可。
博主提供
这里我们使用coco数据集，但coco数据集实在太大，这里我们使用coco128数据集，因为只有128张图片，复制和解压的速度可以很快：
链接: https://pan.baidu.com/s/1GSztpSTVbIBA3f1ab2TLhg 提取码: 0213
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_51390582/article/details/135972129
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