COCO数据集:本数据集包含了91种物体类型的图像,这些物体类型能够被4岁大小的孩子豪不费力的识别出来。数据集有32.8万张图片,包含有250万个标注实例。 标注工具:Microsoft自研 类别确定 使用多个数据源来建立顶层物体类别: 1、首先联系PASCAL VOC数据集的类别, 2、1200种最经常见到的视觉可分辨的物体的一个子集(来自...
MS COCO 数据集学习笔记(Common Objects in COntext) 一、数据来源 COCO中图片资源均引用自Flickr图片网站 二、数据集创建目的 进行图像识别训练,主要针对以下三个方向: (1)object instances (2)object keypoints (3) image captions 每个方向均包含训练和验证集两个标注文件 三、标注体结构 三个方向均共享基本类型...
和ImageNet对比,COCO有更少类别,但每个类别有更多实例,更有利于目标的定位 和ImageNet、VOC、SUN相比,该数据集每个类别都有更多实例,更关键的是每张图中实例更多,有利于学习目标间的关系 和ImageNet相比、VOC相比,该数据集每张图里的实例更多;SUN一张图里的实例则比该数据集高,但整体上数据集中的实例更少。 相...
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:Common Objects in Context环境常见物体数据集COCO 1.Overview The MS COCO (Microsoft Common Objects in Context) dataset is a large-scale object detection, segmentation, key-point detection, and captioning dataset. The dataset consists of 328K images. ...
COCO（MicrosoftCOCO：CommonObjectsinContext）论⽂阅 读笔记 以下为我总结出的论⽂各部分的主要内容，某些地⽅可能夹带着⼀些⾃⼰的理解和思考。⽬录 摘要 该论⽂/该数据集的⽬的 推动⽬标识别领域的技术突破 数据集概要 320k张图⽚，250万个实例，91种实例类型 标注类型：实例分割 该数据集...
微软提供http://mscoco.org/ 目前有: (1)2014年训练集 (2)2014年验证集 (3)2014年测试集 (4)2015年测试集 这里标注采用的是JSON格式。主要有三种类型标注:物体实例、物体关键点和图像捕捉。这三种公共的数据结构如下: data说明 info提供year、version、description、contributor、url、date_created等信息 ...
Microsoft COCO: Common Objects in Context Tsung-Yi Lin 1 , Michael Maire 2 , Serge Belongie 1 , James Hays 3 , Pietro Perona 2 , Deva Ramanan 4 , Piotr Doll´ar 5 , C. Lawrence Zitnick 5 1 Cornell, 2 Caltech, 3 Brown, 4 UC Irvine, 5 Microsoft Research Abstract. We present ...
common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of 2.5 million labeled instances in 328k images,...
The COCO dataset is an excellent object detection dataset with 80 classes, 80,000 training images and 40,000 validation images. This is a mirror of that dataset because sometimes downloading from their website is slow.Images2014 Training images [80K/13GB] 2014 Val. images [40K/6.2GB] ...