COCO有5种类型的标注,分别是:目标检测、关键点检测、实例分割、全景分割、图片标注,都是对应一个json文件。COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(目标上的关键点), 和image captions。 annotation文件 json是一个大字典,读取出json标注格式文件,实际上是一个dict,如下所示 { ...
据雷锋网了解，MS COCO (Microsoft Common Objects in Context，常见物体图像识别) 数据集（http://cocodataset.org/）是由微软发布并维护的图像数据集。在这个数据集上，共有物体检测 (Detection)、人体关键点检测 (Keypoints)、图像分割 (Stuff)、图像描述生成 (Captions) 四个类别的比赛任务。由于这些视觉任务是...
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。 下面来看一下json文件里...
4 "caption": str, 5 } 四、数据集的使用(Python) 4.1 COCOAPI 通过上面的介绍可知COCO数据集的标签有一定复杂度,需要通过各种文件读取来获取注释,为了让用户更好地使用 COCO 数据集, COCO 提供了各种 API,即下面要介绍的cocoapi。 4.2 API安装 首先安装依赖包: 1 ~$ pip install numpy Cython matplotlab ...
一、目标检测,分割数据集 1.COCO 数据集 COCO是一个可用于object detection, segmentation and caption的大型数据集。有以下特点: 目标分割 上下文关系识别 超像素分割 330K图像(> 200K已标记) 150万个目标 80个分类 91种目标 包含250,000个人(已标记) ...
本文描述了MSCoco标题数据集及评估服务器(Microsoft COCO Caption dataset and evaluation server),最终生成了超过330,000带标题的 images。训练集和验证集找了5个人力来标注,并且为了验证标注预测的一致性,引入了评估服务器机制。评估服务器使用了BLEU, METEOR, ROUGE and CIDEr等多种评估标准。
数据集：The MS COCO caption dataset contains human generated captions for images contained in the Microsoft Common Objects in COntext(COCO) dataset Paper Structure First we describe the data collection process. Next, we describe the caption evaluation server and the various metrics used. Human ...
图像描述(Image Caption)(看图说话特有):对图像内容的自然语言描述。 3. 列举COCO数据集中一些常见的标签示例 COCO数据集中包含了多种常见的物体类别,以下是一些常见的标签示例: person:人 bicycle:自行车 car:汽车 dog:狗 cat:猫 airplane:飞机 bus:公交车 train:火车 truck:卡车 bottle:瓶子 这些只是COCO数据集...
COCO is a large image dataset designed for object detection, segmentation, person keypoints detection, stuff segmentation, and caption generation. This package provides Matlab, Python, and Lua APIs that assists in loading, parsing, and visualizing the annotations in COCO. Please visit cocodataset.or...
coco实例分割数据集转成yolo实例分割格式 coco数据集分辨率 COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(目标上的关键点), 和image captions(看图说话),使用JSON文件存储。比如下面就是Gemfield下载的COCO 2017年训练集中的标注文件:...