coco 2017数据集下载链接

最新推荐文章于 2024-05-20 13:48:58 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-20 13:48:58 发布 · 1.3k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

本文提供COCO数据集的训练集、验证集及测试集下载链接。训练集包含图像及标注文件，验证集同样提供对应的图像与stuff标注文件，测试集则包括图像及图像信息。
AI助手已提取文章相关产品：

训练集:

http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip 
http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

验证集:

http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip 
http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip

测试集:

http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip 
http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip 

您可能感兴趣的与本文相关内容

小银是猪
关注
如何在服务器下载coco数据集
sinat_41942180的博客
07-18 4742
可以下载一个 2017 Train/Val annotations[241MB]，在下载内容中可以看到其下载地址为。如果是需要在服务器上进行跑实验，可以直接通过。例如：先找到coco的数据集地址。
数据集--COCO2017（快速下载）
weixin_42035282的博客
08-08 3760
COCO（Common Objects in Context）数据集是计算机视觉领域中最广泛使用的数据集之一，主要用于目标检测、分割和图像标注任务。COCO 数据集由 Microsoft 发布，包含了数十万张标注的图像，涵盖了 80 个常见的物体类别，并提供了丰富的注释信息，如目标的边界框、分割掩码、关键点等。COCO 数据集的主要特点包括：COCO 数据集支持多种任务，如目标检测、语义分割、实例分割、人体姿态估计和图像标注等。
COCO数据集解析
hello_dear_you的博客
10-19 3239
COCO数据集解析，包含目标检测、实例分割
coco2017数据集免费下载
04-25
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。          COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集，提供的类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过150 万
coco数据集 stuff_annotations_trainval2017.zip 百度云下载
12-10
这是coco数据集中的手工标签数据，具体它与annotations_trainval2017的关系我也不太清楚。还请想清楚后下载
COCO2017 数据集的下载方法
weixin_55982578的博客
05-20 1万+
我们提供了下载 COCO 等数据集的脚本，你可以运行。mmdetection 下载。opendatalab 下载。下载 COCO 数据集。
COCO 2017 数据集___下载（一）
热门推荐
_yuki_
03-23 4万+
COCO官方：地址 COCO2017数据集简介: CoCo数据集一共有五种标注类型，分别(5种类型)： 目标检测， 关键点检测， 素材分割， 全景分割， 图像说明 标注信息使用JSON格式存储( annotations ), 预处理通过COCO API用于访问和操作所有“标注” COCO 2017下载：地址 Images: 2017 Train images...
精选资源
＜数据集＞COCO2017行人识别数据集＜目标检测＞
09-06
YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，图片数量10000。文件中包含图片、txt标签、指定类别信息的yaml文件、xml标签，已将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试...
coco2017数据集.txt
07-13
根据提供的文件信息，我们可以了解到这份文档是关于COCO2017数据集的介绍与获取途径。下面将从以下几个方面来详细介绍COCO2017数据集的知识点： ### 1. COCO2017数据集简介 #### 1.1 数据集概述 COCO2017数据集...
MS COCO2017数据集
06-25
COCO 数据集（全称为 Common Objects in Context）目前最常用于图像检测定位的数据集，是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集，其对于...本资源提供coco 2017下载资源网盘链接，如果失效可以根据文件中邮箱地址咨询。
将 COCO2017 数据集官方 JSON 标签文件转换为 YOLO 训练用 TXT 标签文件
最新发布
08-20
COCO2017数据集是一个广泛使用的基准数据集，它提供了丰富的图像及其对应的标注信息，这为训练和评估目标检测、分割等视觉任务提供了重要支持。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它将目标检测...
coco2017數據集所有文件
12-11
裏面是2017年coco數據集，包括圖片和標注文件json,下載速度較快
COCO test2017 百度云下载链接
04-19
COCO test2017 包括图片数据 6G多，百度云链接，如果下载遇到问题，及时在评论更改
COCO数据集2017官方下载链接
05-23
COCO数据集2017，COCO数据集2017官方下载链接，第一组是train数据，第二组是val验证数据集，第三组是test验证数据集。数据包括了物体检测和keypoints身体关键点的检测。其中名称带annotations的为标注图片
命令行方式下载coco2017数据集
qq_46396470的博客
11-16 4193
​ 在你的硬盘容量足够（coco很大，18GB）的情况下，可在cmd下运行下面的命令对coco2017数据集进行下载。​ 接着，我们运行命令，下载coco数据训练集和标签集，效果如下图。​ 祝各位科研愉快。
在服务器上下载COCO2017数据集
verssqsq2089的博客
04-24 2947
p 表示一次性创建多级目录，如果上级目录(datasets)不存在，系统自动创建上级目录，再创建下级目录(coco)根据需要，自主选择要下载哪几个图像集及其标注，这里只列出了4个比较常见的数据子集，分别是训练集和验证集的标注、训练集、验证集、无标注集，完整的资源见。以第三个为例，如果想要整个下载，点击下载按钮，注意，先不要开始下载，我们需要的是跳出的地址。Kaggle上有分享的COCO2017数据集备份，可以从这里下载，会比较快，网址是。或者选择想要下载的部分项目，点击下载按钮。这样下载就比较快了。
COCO 2017 数据集下载
weixin_36670529的博客
03-27 2万+
COCO官方：地址 COCO2017数据集简介: CoCo数据集一共有五种标注类型，分别(5种类型)： 目标检测， 关键点检测， 素材分割， 全景分割， 图像说明 标注信息使用JSON格式存储( annotations ), 预处理通过COCO API用于访问和操作所有“标注” COCO 2017下载：地址 Images: 2017 Train images [118K/18GB] ：下载 2017 Val images [5K/1GB]：下载 2017 Test...
coco2017数据集下载
weixin_43971026的博客
06-07 1317
wget或者curl出现403forbidden
COCO2017数据集下载地址
weixin_41772356的博客
09-29 1184
转自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43599336/article/details/86533575
coco2017 数据集下载
01-05
### 下载 COCO 2017 数据集 官方提供了详细的下载指导，访问 COCO 官网可以找到对应的下载页面[^1]。对于具体的 COCO 2017 数据集，可直接通过提供的链接获取未标注图像压缩包[^2]。 #### 使用 Python 脚本自动下载 为了简化下载过程并确保所有必要的部分都被正确获取，下面提供了一个基于 Python 的脚本来自动化这一流程： ```python import os from urllib.request import urlretrieve def download_coco_2017(output_dir='./'): urls = [ "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip", "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip", "http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip", "http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip" ] filenames = ["train2017.zip", "val2017.zip", "test2017.zip", "annotations_trainval2017.zip"] if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for i, url in enumerate(urls): output_path = os.path.join(output_dir, filenames[i]) print(f'Downloading {filenames[i]}...') urlretrieve(url, output_path) print('Download completed.') download_coco_2017() ``` 这段代码定义了一个函数 `download_coco_2017` 来批量下载训练集、验证集、测试集以及相应的注解文件。这些资源分别对应于不同用途的数据子集，其中训练集含有118287张图片用于模型训练；验证集有5000张图片可用于评估模型性能；而测试集则由40670张图片组成，通常用来最终检验算法效果[^3]。 完成上述操作之后，如果计划使用 COCO 数据集执行特定任务比如目标检测或实例分割，则可能还需要安装额外的支持工具如 pycocotools 库来处理数据集中的标签信息。这可以通过克隆 cocoapi GitHub 仓库并在其 PythonAPI 子目录下运行构建命令实现[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值