https://cocodataset.org/cocodataset.org/ MS COCO全称是Microsoft Common Objects in Context,是由微软开发维护的大型图像数据集,其中包括了目标检测,分割,图像描述等。主要特性如下: Object segmentation: 目标级分割 Recognition in context: 图像情景识别 Superpixel stuff segmentation: 超像素分割 330K images ...
COCO 数据集简介 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。 该数据集论文地址:arxiv.org/abs/1405.0312 该数据集主要有的特点如下: Object segmentation ...
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数据集是一个可用于图像检测(image detection),语义分割(semantic segmentation)和图像标题生成(image captioning)的大规模数据集。它...
Microsoft COCO: Common Objects in Context Tsung-Yi Lin, Michael Maire, Serge Belongie, James Hays, Pietro Perona, Deva Ramanan, Piotr Dollar, Larry Zitnick ECCV|September 2014 Published by European Conference on Computer Vision Publication
COCO数据集的使用方法 1、基础用法 COCO数据集的简介 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 ...
COCO(Common Objects in Context)数据集是计算机视觉研究领域广泛使用的一个大型图像数据集,特别适用于对象检测、分割和图像识别任务。 🚀 下载和设置COCO数据集 环境准备 首先,确保你的环境中安装了以下Python库: 代码语言:javascript 复制 pip install numpy matplotlib pycocotools ...
一.Microsoft COCO(Common Objects in Context) 1.1 COCO数据集介绍 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。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像,其使用了亚马逊的Mechanical Turk(AMT)。CO...
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...
全称:Microsoft Common Objects in Context (MS COCO) 支持任务:Detection、Keypoints、Stuff、Panoptic、Captions 说明:COCO数据集目前有三个版本,即2014、2015和2017,其中2015版只有测试集,其他两个有训练集、验证集和测试集。 (本贴内容来源于官网+个人理解与描述) ...
MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)是一种大规模计算机视觉数据集,用于目标识别、目标检测和图像分割等任务。它由微软研究院于2014年发布,旨在提供一个丰富多样的数据集,可用于推动计算机视觉领域的研究和发展。本文将介绍MS COCO数据集的背景、特点以及在目标识别、目标检测和图像分割方面的应用。