COCO数据集

COCO数据集

目标检测、语义分割和关键点检测的重要评价数据集之一。
官网地址:COCO

数据集的大小和版本

大小:25 GB(压缩)
记录数量: 330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点。

COCO数据集分两部分发布,前部分于2014年发布,后部分于2015年,

  • 2014年版本:82,783 training, 40,504 validation, and 40,775 testing images,有270k的segmented people和886k的segmented object
  • 2015年版本:165,482 train, 81,208 val, and 81,434 test images

2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位。

下载路径

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

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

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

参考

Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
github下载地址

### COCO 数据集概述 COCO(Common Objects in Context)数据集是一种广泛应用于计算机视觉领域的重要资源,其主要特点在于提供了丰富的上下文信息和多样化的标注方式。以下是关于 COCO 数据集的下载、使用说明及其格式的具体介绍。 --- ### 下载链接 COCO 数据集官方提供多种版本供研究者选择,具体可以从以下地址访问并下载: - 官方网站: [http://cocodataset.org/#download](http://cocodataset.org/#download)[^1] - 提供不同年份的数据集(如 2014 和 2017),每一年都有对应的训练集(train)、验证集(val)以及测试集(test)。对于初学者而言,可以尝试下载 `coco128.zip`,这是一个简化版的小型数据集,仅包含 128 张图片,非常适合用于快速实验和调试模型[^3]。 --- ### 使用说明 #### 数据准备 1. **下载与解压**: 首先从官方网站或其他可信源下载所需版本的数据集,并将其解压缩至指定路径。 2. **文件结构**: 解压后通常会得到如下目录结构: ``` /annotations/ instances_train2017.json person_keypoints_val2017.json ... /images/train2017/ (或 val2017/) image_000001.jpg image_000002.jpg ... ``` #### 工具支持 为了便于处理 JSON 格式的标注文件,推荐使用 Python 库 `pycocotools` 来加载和操作数据集中的内容。安装方法如下: ```bash pip install pycocotools ``` 通过以下代码片段可读取标注文件并提取感兴趣的信息: ```python from pycocotools.coco import COCO # 初始化 COCO API 对象 dataDir = './path/to/coco' dataType = 'train2017' # 或其他子集名称 annFile = f'{dataDir}/annotations/instances_{dataType}.json' coco = COCO(annFile) # 获取类别列表 cats = coco.loadCats(coco.getCatIds()) print(f"COCO 类别: {', '.join([cat['name'] for cat in cats])}") # 加载特定类别的图像 ID 列表 catIds = coco.getCatIds(catNms=['person']) imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds) images = coco.loadImgs(imgIds[:5]) for img in images: print(f"Image Path: {f'{dataDir}/{dataType}/{img["file_name"]}'") ``` --- ### 数据集格式 COCO 数据集采用 JSON 文件存储所有标注信息,主要包括以下几个部分: 1. **基本信息** - `"info"` 字段描述了数据集元信息,例如创建时间、贡献者等。 2. **许可协议** - `"licenses"` 记录了数据使用的授权条款。 3. **分类标签** - `"categories"` 定义了数据集中可用的目标类别及其属性。 4. **图像记录** - `"images"` 包含每张图片的基本信息,如宽度 (`width`)、高度 (`height`) 及文件名 (`file_name`)。 5. **对象标注** - `"annotations"` 描述了每个目标的位置和语义信息。位置通常由边界框 (`bbox`) 表示为 `[x, y, width, height]` 形式;而对于实例分割任务,则额外包含了多边形顶点坐标或 RLE 编码掩膜[^1]。 此外,针对人体姿态估计任务,还存在专门的关键点标注字段 `"keypoints"` 和 `"num_keypoints"`,遵循严格的定义规则以便于后续算法开发[^2]。 --- ### 小结 综上所述,COCO 数据集以其灵活的标注形式和支持多样化任务的能力成为现代计算机视觉研究不可或缺的一部分。无论是目标检测还是更复杂的实例分割乃至关键点定位,都可以基于此构建高效解决方案。 ---
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