Coco数据集

最新推荐文章于 2025-07-10 09:44:41 发布
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Shaelyn_W
关注
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
目标检测数据集（coco格式转换为voc，以PCB数据为例)
最新发布
qq_30190551的博客
07-10 380
VOC数据集全称Visual Object Classes(视觉对象类别)数据集，是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集，特别是在目标检测、图像分割和图像分类等任务中。VOC数据集最初由英国牛津大学的计算机视觉小组创建，并在PASCAL VOC挑战赛中使用，该数据包含大量的带有标注信息的图像，用于训练和评估图像识别算法。COCO（Common Objects in Context）数据集是一个大型的、丰富的图像数据集，广泛用与计算机视觉领域，特别是目标检测、分割、姿态估计和图像标题生成等任务。
COCO数据集介绍
dddeee的专栏
07-12 2万+
文章目录1、COCO数据集的介绍2、COCO数据集结构及组成介绍 本文主要是为了熟悉COCO数据集。 1、COCO数据集的介绍 首先上两个链接，第一个 ，第二个 有以上两个链接足够了解COCO 2、COCO数据集结构及组成介绍 本部分主要是参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/70878433，这个链接进行同步整理的，直接看原文也可以，只是觉的原文有点乱，不便于整体掌据该数据集。 ...
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
VOC数据集转COCO数据集python工具
10-18
VOC数据集和COCO数据集是两种广泛使用的数据格式，前者由Pascal VOC项目定义，后者则是微软发布的通用对象检测、分割和字幕数据集。Python作为一种高级编程语言，在数据处理领域因其简洁性和强大的库支持而广受欢迎...
YOLOv8在COCO数据集上的性能指标全解析
10-03
YOLOv8作为目标检测领域的最新进展，其在COCO数据集上的性能指标受到了广泛关注。COCO数据集（Common Objects in Context）是一个大规模的目标检测、分割和描述数据集，它包含了330K张图像，涵盖了80个目标类别，是...
官方给出的coco数据集，验证集
04-03
COCO数据集是计算机视觉领域一个广泛使用的数据集，尤其在目标检测、语义分割、图像 caption 和实例分割任务中扮演着重要角色。该数据集由微软公司创建，旨在推动多对象识别与分割的研究和发展。"官方给出的coco数据...
coco数据集所需代码.zip
01-14
《COCO数据集处理与应用详解》 COCO（Common Objects in Context）数据集是计算机视觉领域中一个广泛使用的大型数据集，主要用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。它包含了丰富的图像类别，以及精确的物体边界...
免费铁路轨道病害检测数据集(COCO数据集标注)
07-08
标题中的“免费铁路轨道病害检测数据集(COCO数据集标注)”表明这是一个专门为铁路轨道病害检测研究设计的数据集，采用了COCO（Common Objects in Context）的标注方式。COCO数据集通常用于物体检测、分割和关键点...
coco2017数据集.txt
07-13
coco数据集真实有效，coco2017数据集，数据集。
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
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...
coco数据集介绍
Bismarckczy的博客
09-02 622
转载一篇文章 coco数据集介绍
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04-29 8316
本文为您提供了COCO数据集的全面指南，涉及其下载、安装及使用方法。文章内容覆盖Python编程语言和机器学习框架，适用于所有级别的读者。关键词包括COCO数据集图像识别机器学习应用Python数据处理深度学习教程。功能描述数据集内容图像及多种类型的注释适用任务对象检测、分割、关键点检测图像数量200,000张随着计算机视觉技术的发展，COCO数据集在图像分析和模式识别领域的应用将更加广泛。期待见到更多创新的使用方式和技术进步。
【亲测免费】 COCO数据集下载仓库
gitblog_09785的博客
10-16 527
COCO数据集下载仓库 【下载地址】COCO数据集下载仓库 本仓库提供了一个名为 `coco数据集.zip` 的资源文件下载。该文件包含了COCO数据集，适用于计算机视觉领域的研究和开发 项目地址: https://gitcode...
coco数据集
07-09
COCO（Common Objects in Context）数据集是一个大规模的对象检测、分割和图像描述数据集，专为场景理解研究而设计。该数据集包含超过 33 万张图像，涵盖 80 个常见对象类别，适用于多种计算机视觉任务，包括但不限于目标检测、实例分割、关键点检测和图像字幕生成[^1]。 ### 数据集内容 COCO 数据集的图像来源于日常生活的各种场景，每张图像都经过详细的标注。数据集按照年份分为多个版本，如 COCO 2014、COCO 2015 和 COCO 2017 等，不同版本在数据规模、标注格式和任务支持等方面可能存在差异，但总体上保持了数据集的主要特点和风格[^2]。 #### 主要字段 - **info**：包含数据集的基本信息，例如描述、版本和年份。 - **images**：每个图像的信息，包括文件名、宽度、高度等。 - **license**：图像使用的许可信息。 - **categories**：定义了数据集中所有类别的信息，包括类别 ID 和名称。 - **annotations**：这是数据集的核心部分，包含了每个对象的详细注释信息，如边界框、分割掩码和关键点位置[^3]。 ### 用途 COCO 数据集广泛应用于计算机视觉领域的研究和开发，尤其适合以下任务： - **目标检测**：识别图像中的对象并定位它们的位置。 - **实例分割**：不仅识别对象，还要精确到像素级别的分割。 - **关键点检测**：用于人体姿态估计等任务，识别特定的关键点位置。 - **图像字幕生成**：为图像生成自然语言描述。 ### 示例代码 以下是加载 COCO 数据集并显示一些基本信息的 Python 示例代码： ```python from pycocotools.coco import COCO import requests import os # 初始化 COCO API dataDir = '.' dataType = 'val2017' annFile = '{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir, dataType) coco = COCO(annFile) # 获取类别信息 cats = coco.loadCats(coco.getCatIds()) print("Categories:", [cat['name'] for cat in cats]) # 获取图像信息 imgIds = coco.getImgIds(catIds=coco.getCatIds()) images = coco.loadImgs(imgIds) print("Number of images:", len(images)) ``` ###
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