1info{2"year": int,#数据集年份号3"version": str,#数据集版本4"description": str,#数据集描述5"contributor": str,#贡献者6"url": str,#数据集官方网址7"date_created": datetime,#数据集创建详细时间8}910image{11"id": int,#图像id12"width": int,#图像宽度13"height": int,#图像高度14"file...
数据集介绍 官方网站:http://cocodataset.org/ 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。 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects...
3. Panoptic Segmentation Task 全景分割,相当于1与2的结合 4. 其他例如关键点检测,密度姿态检测等 COCO2017数据集 在train2017, val2017, test2017文件夹内,是jpg图片,在annotations文件夹内,有不同任务的标注文件,例如instances_val2017.json。 这些标注文件有三类,captions为图像描述的标注文件、instances为目标检测...
上传者:liushuikong时间:2017-12-10 官方给出的coco数据集,验证集 官方给出的coco数据集,验证集 上传者:unbekannten时间:2022-04-03 coco数据集panoptic_val2017 这里是panoptic_val2017部分数据集 上传者:weixin_48363271时间:2022-09-22
'val2014.zip', 'val2017.zip'] ['annotations_trainval2014.zip', 'annotations_trainval2017.zip', 'image_info_test2014.zip', 'image_info_test2015.zip', 'image_info_test2017.zip', 'image_info_unlabeled2017.zip', 'panoptic_annotations_trainval2017.zip', 'stuff_annotations_trainval2017.zip...
MSCOCO test2017数据集的信息文件 image_info_test2017 上传者:fireworkpark时间:2019-01-28 coco201420152017数据打包 百度云盘连接 coco2014. coco2015 coco2017 COCO2017比赛结果test_dev2017比赛结果 上传者:weixin_42605076时间:2019-10-09 coco2017-panoptic-annotations-trainval2017.zip ...
第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集,该数据集专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。如果你要了解 COCO 数据库的一些细节,你可以参考: MS COCO 数据集主页:http://mscoco.org/ 我改写的 COCO AP
panoptic: full scene segmentation, with 80 thing categories (such as person, bicycle, elephant) and a subset of 91 stuff categories (grass, sky, road), dense pose: more than 39,000 images and 56,000 person instances labeled with DensePose annotations – each labeled person is annotated with...
panoptic segmentation: 全景分割,图片中things,stuff等全被分割; image captioning: “看图说话”,一个图片中的场景描述; COCO数据集的简介 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...
API 扩展:将 API 推广至其他数据集 下面我们来探讨一下如何利用 Python 来使用 COCO 数据集? 6.1 COCO API 的配置与简介 为了方便操作,我们先 fork 官方COCO API,然后下载到本地,并切换到 API 所在目录,如D:\API\cocoapi\PythonAPI。 cd D:\API\cocoapi\PythonAPI ...