据雷锋网了解，MS COCO (Microsoft Common Objects in Context，常见物体图像识别) 数据集（http://cocodataset.org/）是由微软发布并维护的图像数据集。在这个数据集上，共有物体检测 (Detection)、人体关键点检测 (Keypoints)、图像分割 (Stuff)、图像描述生成 (Captions) 四个类别的比赛任务。由于这些视觉任务是...
据雷锋网了解,MS COCO (Microsoft Common Objects in Context,常见物体图像识别) 数据集(http://cocodataset.org/)是由微软发布并维护的图像数据集。在这个数据集上,共有物体检测 (Detection)、人体关键点检测 (Keypoints)、图像分割 (Stuff)、图像描述生成 (Captions) 四个类别的比赛任务。由于这些视觉任务是计算...
2014版本的coco dataset包括82,783 个训练图像、40,504个验证图像以及40,775个测试图像,270k的分割出来的人以及886k的分割出来的物体。 80类物体类别: { person # 1 vehicle 交通工具 #8 {bicycle car motorcycle airplane bus train truck boat} outdoor #5 {traffic light fire hydrant stop sign parking me...
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 (...
据雷锋网了解,MS COCO (Microsoft Common Objects in Context,常见物体图像识别) 数据集(http://cocodataset.org/)是由微软发布并维护的图像数据集。在这个数据集上,共有物体检测 (Detection)、人体关键点检测 (Keypoints)、图像分割 (Stuff)、图像描述生成 (Captions) 四个类别的比赛任务。由于这些视觉任务是计算...
官网:https://cocodataset.org/ 1. 数据集介绍 MS COCO是一个非常大型,且常用的数据集,其中包括了目标检测、分割、图像描述等,其主要特征如下: Object segmentation:目标集分割 Recognition in context:图像情景识别 Superpixel stuff segmentation:超像素分割 ...
MS COCO数据集是目标检测领域中另一个非常有名的大型数据集(前面介绍过PASCAL VOC),其中COCO是Common Objects in COntext的缩写,由微软公司构建,其中包含了detection、segmentation、keypoints等任务,目前主要的赞助者有Microsoft、Facebook、Google等大厂。 与PASCAL VOC数据集相比,MS COCO中的图片数据,目标更多,尺寸更...
MS COCO数据集中共有3种标注类型,分别是object instances、object keypoints和image captions,其中,info、licenses和images三种结构是共享的,在不同的json文件中这三个类型是一样的,而annotation和category是不同的 数据集下载 主要有2014和2017两个数据集,2014年的数据用于Detection目标检测、Captioning字幕标注、Keypoints...
COCO数据集annotation内容 Dataset - COCO Dataset 数据特点 完整代码点击此处 JSON文件 打开JSON文件查看数据特点 Object Instance 类型的标注格式 info licenses images categories annotations 可视化 仿照COCO JSON文件 首先是要labelme做好图片标注 将labelme的JSON转成COCO格式JSON ...
5 MS COCO Image Captioning的挑战 在2015年的春天,作为MS COCO数据集部分的一个挑战被提出,并且组织了比赛,参与者用MSCOCO 2014数据集来训练他们的算法,并提交其在验证集和测试集上的结果于评估服务器上,每个组尝试不超过5次,为了限制其在测试集合上的果泥和,人类菜盆评估了竞赛的方法,获胜者被邀请到在CVPR 20...