一、COCO数据集 COCO官方地址 1.1 相关介绍 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...
COCO数据集的格式详解如下: 1.图像文件:COCO数据集包含了大量的图像文件,这些图像文件通常以JPEG格式存储,并且按照一定的目录结构进行组织。 2.标注文件:每张图像对应一个标注文件,标注文件通常以JSON格式存储,其中包含了该图像中目标的位置、类别、分割信息等。 3.类别信息:COCO数据集中包含了80个不同的类别,包括人...
COCO数据集以其多样性和丰富性而闻名,包含了超过330,000张图像,并标注了超过200个不同类别的物体。 在使用COCO数据集时,数据集的格式非常重要。下面将介绍COCO分割数据集的格式。 1.图像数据 COCO分割数据集的图像以文件形式存储。每个图像在数据集中都有一个唯一的标识符(ID),并以.jpg格式保存。数据集中的图像...
voc数据集coco格式 VOC和COCO是两种不同的目标检测数据集格式。 VOC数据集的每个图像文件对应一个同名的xml文件,xml文件中标记物体框的坐标和类别等信息。PascalVOC比赛对目标检测任务,对目标物体是否遮挡、是否被截断、是否是难检测物体进行了标注。包括:name(目标物体类别名称)、pose(关于目标物体姿态描述,非必须字段...
COCO数据集格式基于JSON(JavaScript Object Notation)格式,使用一个主要的JSON文件来描述整个数据集,以及一些辅助的JSON文件来存储图像和标注等信息。 在COCO数据集格式中,主要的JSON文件通常被称为"instances"文件,它包含了以下几个重要的字段: 1. "info"字段:用于描述数据集的基本信息,例如名称、版本、年份等。 2....
标准coco数据格式标准coco数据格式 COCO(Common Objects in Context)是一个广泛使用的目标检测、分割和图像理解任务的数据集。COCO数据集的标准格式如下: 1. annotations:这个文件夹存放了所有标注的注释信息,每个图片对应一个JSON文件。JSON文件中包含以下字段: - "info":数据集的一些基本信息,如版本、年份等。 - "...
COCO数据集的RLE都是uncompressed RLE格式(与之相对的是compact RLE)。 RLE所占字节的大小和边界上的像素数量是正相关的。RLE格式带来的好处就是当基于RLE去计算目标区域的面积以及两个目标之间的unoin和intersection时会非常有效率。 上面的segmentation中的counts数组和size数组共同组成了这幅图片中的分割 mask。其中si...
『深度应用』目标检测coco数据集格式介绍 MSCOCO数据集的标注格式(http://cocodataset.org),数据结构如下 代码语言:javascript 复制 {"images":[{"file_name":"cat.jpg","id":1,"height":1000,"width":1000}{"file_name":"dog.jpg":2"height":1000,"width":1000},...]"annotations":[{"image_id"...
COCO分割数据集通常由以下几个部分组成: 图像文件夹,包含所有的图像文件(通常以.jpg或.png格式存储)。 标注文件,一个JSON格式的文件,包含了每个图像的标注信息,如对象的类别、边界框和分割掩码等。 2. 标注文件格式: 标注文件是以JSON格式存储的,其中包含了每个图像的标注信息。以下是标注文件的主要字段: "info"...