经典的情况下通过bounding box确定目标位置,期初主要用于人脸检测与行人检测,数据集如Caltech Pedestrian Dataset包含350,000个bounding box标签。PASCAL VOC数据包括20个目标超过11,000图像,超过27,000目标bounding box。最近还有ImageNet数据下获取的detection数据集,200类,400,000张图像,350,000个bounding box。由于一...
COCO数据集,意为“Common Objects In Context”,是一组具有挑战性的、高质量的计算机视觉数据集,是最先进的神经网络,此名称还用于命名这些数据集使用的格式。 COCO 是一个大规模的对象检测、分割和字幕数据集。COCO有几个特点: - 对象分割 - 在上下文中识别 - 超像素素材分割 ...
COCO的全称是Common Objects in Context,是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。COCO是目标检测中非常万金油的数据集,是很通用的行业标准,被很多的算法库支持。 由于COCO数据集的官方下载地址网络非常卡顿,故我使用的是另一个百度云下载地址。可以通过一些方法进行提速,这里不作展开。 COCO数据集的分类 Obj...
COCO数据集有91类,虽然比ImageNet和SUN类别少,但是每一类的图像多,这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能力,对比PASCAL VOC,其有更多类和图像。 1、COCO目标检测挑战 COCO数据集包含20万个图像; 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库; 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标检...
COCO数据集包括两种主要格式:JSON和图像文件。 JSON 格式包含以下属性: Info:信息,有关数据集的一般信息,例如版本号、创建日期和贡献者信息 Licenses:许可证,有关数据集中图像的许可信息 Images:图片,数据集中所有图像的列表,包括文件路径、宽度、高度和其他元数据 ...
COCO数据集,意为“Common Objects In Context”,是一组具有挑战性的、高质量的计算机视觉数据集,是最先进的神经网络,此名称还用于命名这些数据集使用的格式。 COCO 是一个大规模的对象检测、分割和字幕数据集。COCO有几个特点: - 对象分割 - 在上下文中识别 ...
本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标,分为3个部分:COCO介绍,数据集分类和COCO展示。 本人主要下载了其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。一个目标的标签示意如下: ...
COCO数据集有91类,虽然比ImageNet和SUN类别少,但是每一类的图像多,这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能力,对比PASCAL VOC,其有更多类和图像。 1、COCO目标检测挑战 COCO数据集包含20万个图像; 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库; 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标...
1]，结果发现平均有3.3%的数据标注错了，ImageNet，CIFAR100等知名数据集的错误率竟接近6%。
扔掉这341张后，训练模型，在自己的数据集（2k多张图）上测AP50，从81.9（未处理iscrowd=1图片，...