AOCO数据集

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前言

按照coco数据集制作自己公司的大型目标检测数据集，Airport Objects in Context(AOCO)

一、公开数据集

1.1 COCO数据集

COCO数据集全称为Microsoft Common Objects in Context(MS COCO)，它是一个大规模(large-scale)的对象检测(object detection)、分割(segmentation)、关键点检测(key-point detection)和字幕(captioning)数据集。此数据集由32.8万张图像组成，官网为：https://cocodataset.org/#home ，论文《Microsoft COCO: Common Objects in Context》：https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf
COCO数据集的第一个版本于2014年发布，它包含16.4万张图像，分为训练集(8.3万张)、验证集(4.1万张)和测试集(4.1万张)。2015年发布了额外的8.1万张图像测试集，包括所有以前的测试图像和4万张新图像。2017年将训练集/验证集分配从8.3万/4.1万更改为11.8万/0.5万张，新的拆分使用相同的图像和标注(annotation)。2017年测试集是2015年测试集的子集包含4.1万张。此外，2017版本包含一个新的未标注的12.3万张数据集。近几年的Tasks使用的都是2017年的数据集。可以从https://cocodataset.org/#download 直接下载需要的COCO数据集。
COCO API可以帮助加载、解析和可视化COCO中的标注。API支持多种标注格式(annotation formats)。
COCO数据集features：
(1).对象检测：具有80个对象类别(object categories)的边界框(bounding boxes)和每个实例的分割掩码。80个类别包括：person, bicycle, car, motorcycle, airplane, bus, train, truck, boat, traffic light, fire hydrant, stop sign, parking meter, bench, bird, cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe, backpack, umbrella, handbag, tie, suitcase, frisbee, skis, snowboard, sports_ball, kite, baseball bat, baseball glove, s