COCO-CN：图像描述数据集助力多语言应用

COCO-CN：图像描述数据集助力多语言应用

coco-cn Enriching MS-COCO with Chinese sentences and tags for cross-lingual multimedia tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coco-cn

项目介绍

COCO-CN 是一个丰富 MS-COCO 数据集的双语图像描述数据集，它包含了手动编写的中文句子和标签。这个数据集能够用于多种任务，包括图像标注、图像描述和图像检索，并且支持跨语言的设置。

项目技术分析

COCO-CN 数据集的核心在于提供高质量的手动编写的中文图像描述，以及对应的英文翻译和机器翻译（使用百度翻译）版本。这样的设计使其在跨语言图像处理任务中具有独特的优势。以下是数据集的一些关键特征：

• 手动编写与翻译：训练集、验证集和测试集全部包含手动编写的中文描述，而测试集还包含了手动翻译的句子。
• 数据规模：2018年5月版本包含20,341张图像，与之关联的是22,218条手动编写的中文句子和5,000条手动翻译的句子。
• 预计算图像特征：提供ResNext-101的预计算图像特征。
• 辅助工具：COCO-CN-Results-Viewer，一个轻量级工具，用于检查不同图像描述系统在COCO-CN测试集上的结果。

项目及技术应用场景

COCO-CN 数据集的应用场景广泛，主要集中在以下几个方向：

1. 图像标注：为图像添加详细的中文标签，有助于机器学习模型更好地理解图像内容。
2. 图像描述：自动生成图像的中文描述，常用于视觉问答系统和人工智能助手。
3. 图像检索：基于中文描述进行图像搜索，提高跨语言检索的准确性和实用性。

COCO-CN 数据集通过提供高质量的手动描述和翻译，极大地促进了机器学习模型在处理中文图像描述时的性能提升，对于研究者和工程师来说，这是一个宝贵的资源。

项目特点

COCO-CN 数据集具有以下显著特点：

• 高质量数据：所有中文描述均为人工编写，确保了数据的质量和准确性。
• 跨语言能力：通过手动和机器翻译的英文句子，使得数据集可以应用于跨语言图像处理任务。
• 持续更新：项目自2018年以来不断更新，增加了新注释和图像，保证了数据集的时效性和多样性。
• 开放可用：数据集可在多个平台上免费获取，便于研究人员和开发者使用。
• 研究成果：相关论文已在IEEE Transactions on Multimedia上发表，证明了数据集的研究价值。

总结来说，COCO-CN 数据集是图像处理和机器学习领域的一个宝贵资源，特别是对于需要处理中文图像描述的研究和应用。通过其高质量的数据和跨语言能力，COCO-CN 为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，以推动相关领域的技术进步。

coco-cn Enriching MS-COCO with Chinese sentences and tags for cross-lingual multimedia tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coco-cn