COCO是微软提供的一个图像识别的数据集。其中包括3个tasks,分别是object instances, object keypoints, 和image captions,存储格式为JSON。
基本的数据结构定义如下:
{
"info" : info, "images" : [image], "annotations" : [annotation], "licenses" : [license],
}
info{
"year" : int, "version" : str, "description" : str, "contributor" : str, "url" : str, "date_created" : datetime,
}
image{
"id" : int, "width" : int, "height" : int, "file_name" : str, "license" : int, "flickr_url" : str, "coco_url" : str, "date_captured" : datetime,
}
license{
"id" : int, "name" : str, "url" : str,
}
其中images和licenses是包含多个实例的数组。
三个tasks的格式相近,这里以一段object keypoints的实例代码为例进行解析。
{
"info" : info, "images" : [image], "annotations" : [annotation], "licenses" : [license],
}
"info":{
"description":"This is stable 1.0 version of the 2014 MS COCO dataset.",
"url":"http:\/\/mscoco.org",
"version":"1.0","year":2014,
"contributor":"Microsoft COCO group",
"date_created":"2015-01

本文详细解析了MS COCO数据集的标注格式,包括images、licenses、object instances和object keypoints等任务的结构。重点讲解了annotation字段中的segmentation(根据iscrowd区分polygon和RLE格式)、bbox(矩形框坐标)、area(标注区域面积)以及keypoints(关键点坐标及状态)。同时介绍了category字段中的category id、supercategory name以及keypoints和skeleton的含义。COCO关键点检测任务涉及18个关键点,与MPI的15个有所不同。
最低0.47元/天 解锁文章
9750

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



