COCO数据集整理及使用

1、简介

COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集,其官方说明网址:http://mscoco.org/。引用

首先看COCO数据集的构造,COCO数据集使用:

2、数据结构

1、通用字段

info{
   
   
    "year"            : int,    # 数据集年份号
    "version"         : str,    # 数据集版本
    "description"     : str,    # 数据集描述
    "contributor"     : str,    # 贡献者
    "url"             : str,    # 数据集官方网址
    "date_created"    : datetime,    # 数据集创建详细时间
}

image{
   
              # 这个是图像对应的字典数
    "id"               : int,     # 图像id
    "width"            : int,     # 图像宽度
    "height"           : int,     # 图像高度
    "file_name"        : str,     # 图像文件名
    "license"          : int,     # 许可证
    "flickr_url"       : str,     # flickr链接
    "coco_url"         : str,     # coco链接
    "date_captured"    : datetime,    # 拍摄时间
03-18
### COCO 数据集在计算机视觉中的应用 COCO(Common Objects in Context)是一个广泛应用于计算机视觉领域的大型数据集[^1]。它不仅提供了丰富的图像资源,还涵盖了多种标注信息,如目标检测框、分割掩码以及关键点等。这些特性使得 COCO 成为了研究对象识别、实例分割、人体姿态估计等多个任务的理想选择。 #### 长尾现象 COCO 数据集中展示了明显的 **长尾分布** 特征,即某些类别的样本数量远多于其他类别。这种不平衡性反映了现实世界中物体出现频率的真实情况,同时也给模型训练带来了挑战——如何有效处理稀有类别成为了一个重要课题。 #### 数据划分 针对不同的应用场景,COCO 提供了几种标准的数据拆分方式(Training Set/Validation Set/Test Dev),这有助于研究人员公平比较各自算法性能. 关于深度学习技术方面,在实际项目开发过程中可以借鉴已有的研究成果来优化自己的解决方案。例如通过迁移学习方法利用预训练好的神经网络结构比如MobileNetV2作为基础框架并对其进行微调操作以适应特定领域内的新分类需求[^3]. ```python import tensorflow as tf from tensorflow_hub import KerasLayer base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') for layer in base_model.layers[:-1]: layer.trainable = False new_output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation="sigmoid")(base_model.output) model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=new_output_layer) loss_fn = lambda y_true,y_pred: ... # Define your own weighted loss here. optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() model.compile(optimizer=optimizer ,loss=loss_fn ) ``` 上述代码片段展示了一个基于TensorFlow Hub加载预先训练完成的MobileNetV2模型,并调整其最后一层用于解决二元分类问题的例子.
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