该数据集包含了超过10万张图像,其中每张图像都有多个标签,用于描述图像中的不同物体和场景。COCO Stuff Segmentation数据集是COCO数据集的一个扩展,它将每个像素都标记为不同的类别,以实现更详细的场景分割。 2. 数据集介绍 COCO Stuff Segmentation数据集包含了91个不同的类别,其中包括了常见的物体(
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 (>200K labeled): 超过33万张图像,标注过的图像超...
1.3.3.1 coco数据集简介 coco简介在这里插入图片描述目标级分割:上图d所示,将每一个目标实例单独划分出来。 stuff类别:没有明确边界的材料和对象,比如天空。做图像风格或者Mask-RCNN会用到stuff 91类。一般目标检测用object 80类。在这里插入图片描述 简单与PASCAL VOC数据集进行对比。下图是官方介绍论文中统计的对比...
1 COCO数据集介绍 COCO数据集是常用的目标检测和分割数据集,可以用于分类、目标检测、分割以及人体关键点检测等任务,这里我们重点关注目标检测与分割 其中 目标类别object categories80个(不包括背景) 物体类别stuff categories91(包括背景,背景也被分为不同的物体类) 情景描述captions per image每张图片5段情景描述 人体...
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。它有超过330K张图像(其中220K张是有标注的图像),包含150万个目标,80个目标类别(object categories:行人、汽车、大象等),91种材料类别(stuff categoris:草、墙、天空等),每张图像包...
1、MSCOCO数据集介绍 MSCOCO数据集是微软开发维护的大型图像数据集,数据集标注类型对应任务包括物体检测、关键点检测、实例分割、 stuff分割 (没有特定形状的物体) ,全景分割人体关键点, 人体密度检测 等等。 数据特点: 目标级分割 图像情景识别 超像素分割 ...
COCO数据集介绍 COCO数据集介绍 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)。
关于COCO Stuff数据集的代码,这里提供一个基本的示例,展示如何使用Python读取和处理COCO Stuff数据集中的图像和标注信息。以下步骤将引导你完成这一过程: 1. 下载和解压COCO Stuff数据集 首先,你需要从可靠的来源下载COCO Stuff数据集。以下是一个示例命令,用于从GitHub下载并解压数据集: bash # 克隆COCO Stuff数据集...
MS COCO数据集全称Microsoft Common Objects in Context，是一个由微软开发并维护的大型图像数据集，包含目标检测、分割、图像描述等任务。其主要特性包括：1. **任务多样性**：包含目标检测、目标分割（实例分割）、关键点检测、密集人体姿势估计（DensePose）和语义分割（stuff类）等多样化任务。目标检测**...