微软MSCOCO数据集train2017下载说明

于 2025-05-08 14:46:34 发布
阅读量413 收藏 3
点赞数 5
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_06768/article/details/147792296

微软MSCOCO数据集train2017下载说明

【下载地址】微软MSCOCO数据集train2017下载说明 微软MSCOCO数据集是计算机视觉领域的核心资源，广泛应用于图像识别、分割和字幕生成等任务。train2017部分包含约118K张高质量图片，为深度学习和计算机视觉研究提供了丰富的训练样本。该数据集助力研究人员开发更精准的算法，推动技术进步。无论是学术研究还是模型训练，MSCOCO都是不可或缺的工具。合理使用并遵守版权规定，将为您的项目带来显著提升。 【下载地址】微软MSCOCO数据集train2017下载说明 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/8e678

微软MSCOCO数据集（Microsoft Common Objects in Context）是计算机视觉领域常用的数据集之一，旨在促进图像识别、分割和字幕生成等任务的研究。此资源文件为MSCOCO数据集的train2017部分，包含大约118K张图片数据，是进行相关研究的基础数据。

该数据集适用于深度学习、计算机视觉等领域的学者和研究人员，可以作为训练机器学习模型的样本库。通过使用这些高质量的图片数据，研究人员可以训练出更加精准的图像识别与处理算法。

以下是关于该数据集的一些基本信息：

  • 数据集名称：微软MSCOCO数据集
  • 文件名称：train2017.zip
  • 图片数量：约118K张
  • 数据集用途：图像识别、分割、字幕生成等

请根据您的需求合理使用该数据集，并在研究成果中引用相关文献，尊重数据集的版权和使用规定。祝您研究顺利！

【下载地址】微软MSCOCO数据集train2017下载说明 微软MSCOCO数据集是计算机视觉领域的核心资源，广泛应用于图像识别、分割和字幕生成等任务。train2017部分包含约118K张高质量图片，为深度学习和计算机视觉研究提供了丰富的训练样本。该数据集助力研究人员开发更精准的算法，推动技术进步。无论是学术研究还是模型训练，MSCOCO都是不可或缺的工具。合理使用并遵守版权规定，将为您的项目带来显著提升。 【下载地址】微软MSCOCO数据集train2017下载说明 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/8e678

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

wget方式下载MS COCO数据集
湫一
05-11 6931
最近正在做实例分割的项目，需要下载MS 2017 的COCO数据集，但是呢,直接从官网上下载，速度较慢（需要fq)，用迅雷更是完全不行滴。翻遍整个优快云（误），都没有找到合适的下载源。最后在github上找到以下的方法来下载标签文件，图片文件，特此分享给大家。 在linux 终端中，新建下载脚本。 vim coco.sh 使用 wget 的方法获取2017的数据集。 #!/bin/sh 复...
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
MSCOCO dataset下载链接
12-14
MScoco 数据集，2014-2015均有
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，其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息，还有对图像的语义文本描述。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。
百度网盘—目标检测数据集（MS COCO/CCPD/UA-DETRAC）
ynzzxc的博客
04-25 4084
地址：https://pan.baidu.com/s/1p3wINwRsI4bRz0h54xwufQ 提取码：sma2 持续更新...
coco数据集下载地址
u012759006的博客
05-10 812
train2017：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip val2017：http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip train2014：http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip val2014：http://images.co...
COCO2017数据集结构说明（时常更新）
u012997755的博客
12-09 1万+
与YOLOV5文件夹分开放置，如下图所示： COCO数据集内部的文件夹如下图： 3. annotations文件夹下的内容如下： 4. images文件夹下的内容如下： 4.1 train2017文件夹下为图片，val2017文件夹下也为图片，内容如下： 5. labels文件夹的内容如下： 5.1 train2017 与 val2017文件夹中的内容为标签，内容分别如下： 6. train2017.cache 与 val2017.cache 是 YOLOV5运行后筛选数据后产生的缓.
简单的MS COCO数据集下载方法
MokHoYin的博客
12-18 1万+
简单的MS COCO数据集下载方法 这里介绍的是一种不需要翻墙的MS COCO数据集下载方法 MS COCO数据集是当前做 instance segmentation 普遍使用的主流dataset。官方下载页：这里官方途径下载的问题：有过通过官方途径下载MS COCO经历的同学肯定会感觉特别麻烦。首先是文件太大（接近20G），如果你有条件上外网，使用浏览器下载但不支持断点重传，这样要下载完20G
MS COCO 2014 数据集下载
gitblog_06602的博客
10-29 1417
MS COCO 2014 数据集下载 【下载地址】MSCOCO2014数据集下载分享 COCO 数据集（全称为 Common Objects in Context）是目前最常用于图像检测定位的数据集之一。它不仅包含了图像的类别和位置信息，还提供了对图像的语义文本描述。COCO 数据集在图像识别、分割和字幕生成等领域具有广...
COCO数据集的下载、介绍及如何使用（数据载入及数据增广，含代码）
热门推荐
qq_41847324的博客
01-10 7万+
如何使用COCO数据集 COCO数据集可以说是语义分割等计算机视觉任务中应用较为广泛的一个数据集，具体可以应用到物体识别、语义分割及目标检测等方面。我是在做语义分割方面任务时用到了COCO数据集，但本文主要讲解的是数据载入方面，因此可以通用。 一、下载COCO数据集 首先，我们要下载COCO数据集，本文主要使用的是COCO2014和COCO2017,因为是国外数据集，因此下载需要翻墙下载。 MSC...
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
微软MSCOCO数据集 train2017.zip 百度云分享
11-19
微软MSCOCO数据集train2017里面大概包括118K张图片数据
微软MSCOCO标签数据集 annotations_trainval2017 百度云分享
11-19
微软MSCOCO标签数据集 annotations_trainval2017，里面包括coco数据集train2017和val2017的 分类，segment，keypoints标签数据
coco数据集 test2017.zip百度云分享
12-10
微软coco数据集中的测试集2017：test2017.zip，大约包括41k张纯图片数据，没有标签数据。请注意，coco数据集中的测试数据集本身就只有图片数据，而没有标签数据（官方未提供），所以三思后再下载
ms coco 数据集annotations_trainval2014
05-07
这是微软COCO数据集中train2014和val2014的标签数据。注意这只是上诉两者数据集的标签数据，而不包括他们数据集本身。
MSCOCO数据集下载安装---image_caption
ccbrid的博客
02-25 2万+
-下载安装MSCOCO2015的image_caption数据集，下载方式 【linux】 具体步骤：1.$ git clone https://github.com/pdollar/coco.git2.$ mkdir images$ mkdir annotations 3.根据需求在http://cocodataset.org/#download下载需要的，unzip解压放在以上目录里 ...
COCO2017 数据集的下载方法
weixin_55982578的博客
05-20 8908
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。
MSCOCO数据集的来源场景
最新发布
04-01
### MSCOCO 数据集简介 MSCOCO（Microsoft Common Objects in Context）数据集是一项由微软开发并维护的大规模开放数据集合，旨在支持计算机视觉领域中的多种研究任务[^1]。该数据集最初发布于2014年，并迅速成为目标检测、图像分割和图像描述生成等领域的重要资源。 #### 数据集来源 MSCOCO 数据集来源于真实世界的图片采集工作，这些图片涵盖了广泛的场景和对象类别。其设计初衷是为了提供一种能够反映日常生活中复杂环境的数据集，从而帮助研究人员构建更强大的计算机视觉模型[^3]。具体来说： - **图片数量**：MSCOCO 包含约33万张高质量的自然图像，其中超过20万张带有详细的标注信息。 - **目标实例**：总计包含大约150万个目标实例，覆盖了80种常见的目标类别。 - **额外类别**：除了上述80个目标检测类别外，还提供了91个物体类别，主要用于全景分割和其他高级任务。 - **情景描述**：每张图像附带多达五个自然语言描述，用于图像描述生成的研究。 - **人体关键点**：数据集中还包括超过25万人体的关键点标注，适用于姿态估计任务。 #### 应用场景 MSCOCO 的多样性和详尽的标注使其广泛应用于多个计算机视觉任务，以下是主要的应用场景： 1. **目标检测** 使用 MSCOCO 数据集训练的目标检测算法能够在复杂的背景中准确定位和分类不同类型的对象。常用的框架如 Faster R-CNN、YOLO 和 SSD 都依赖此类数据进行性能优化[^4]。 2. **图像分割** - **实例分割**：区分同一类别下的不同个体。 - **语义分割**：按像素级别分配给定类别的标签。 3. **图像描述生成** 利用图像的情景描述字段，可以训练神经网络自动生成关于输入图像的文字说明。这种技术常被应用到辅助视障人士理解和解释周围世界的产品中。 4. **姿态估计** 对大量的人体关键点标注进行学习，使得机器能精确捕捉人物的动作状态，在动作分析、虚拟现实等方面具有重要意义。 5. **全景分割** 结合目标检测与语义/实例分割的能力，实现对整个画面内容的整体理解，这是当前最先进的视觉解析方法之一。 #### 下载方式 对于希望获取此数据集的研究人员或开发者而言，可以通过官方提供的链接访问相关内容。例如，ImageNet 提供了一个入口页面来引导用户找到所需的子集及其对应的 URL 文件列表[^2]。 ```bash wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip unzip train2017.zip ``` 以上命令展示了如何通过命令行工具下载并解压训练数据的一部分作为示例操作流程。
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

打赏作者

丁宏同Isaiah

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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