1.1.1 数据集发展历程介绍 COCO_2014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); COCO_2015年在 COCO_2014基础上扩充了额外的8.1万张图像测试集; COCO_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),测试集是 COC...
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 ...
RGB图 coco2014数据集 train/val的注释文件分别有caption,instance,person_keypoint这三个任务方向,这里我主要用的是图像分割注释文件instances_train2014.json和instances_val2014.json,用于之后的mask提取。 train/val的image文件在train2014、val2014、test2014里,train2014共有82783张图像,val2014共有40504张图像。
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。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...
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于是微软于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。 当在ImageNet竞赛停办后,COCO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆,也是目前该领域在国际上唯一能汇集...
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...
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: {"segmentation":[[...
看下instance_train2014.json文件 代码语言:javascript 复制 {"info":#第一个info信息{#数据集信息"description":"COCO 2014 Dataset","url":"http://cocodataset.org","version":"1.0","year":2014,"contributor":"COCO Consortium","date_created":"2017/09/01"},"images":#第二个图片信息,数组包含了...
在coco2014数据集上,通过Faster R-CNN模型提取的图像显著区域特征(cocobu_att)、池化特征(cocobu_fc)、边框特征(cocobu_box);json和label文件。由于cocobu_att过大,把它分为训练集(cocobu_att_train)和验证集cocobu_att_val)上传。 - 飞桨AI Studio
COCO分割数据集格式 COCO分割数据集采用了一种特定的格式来存储图像、标注和其他相关信息。这种格式基于JSON(JavaScript Object Notation),使得数据集易于读取和处理。下面将详细介绍COCO分割数据集的格式。 数据目录结构 COCO分割数据集通常包含以下几个主要文件: •annotations:存储所有图像标注信息的文件夹。 •images...