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...
介绍一下目标检测领域另外一个比较有名的数据集MS COCO(Microsoft COCO: Common Objects in Context) . MSCOCO 数据集是微软构建的一个数据集,其包含 detection, segmentation, keypoints等任务。 MSCOCO主要是为了解决detecting non-iconic views of objects(对应常说的detection), contextual reasoning between objects...
通过使用MS COCO数据集,研究人员可以更好地理解算法在复杂场景中的表现和局限性,并推动相关任务的进一步发展。其次,MS COCO数据集也为学术界和工业界提供了一个共同的基准,促进了不同算法的性能比较和技术交流。 综上所述,MS COCO数据集是一个重要的大规模计算机视觉数据集,它在目标识别、目标检测和图像分割等任务...
2017 年 8 月，在图像描述生成技术这一热门的计算机视觉与 NLP 交叉研究领域，腾讯 AI Lab 凭借自主研发的强化学习算法在微软 MS COCO 相关的 Image Captioning 任务上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM 等参赛公司，体现了在这一 AI 前沿领域的技术优势。MS COCO (Microsoft Common Objects in Context，常见物体图...
GitHub地址:https://github.com/cocodataset/cocodataset.github.io PapersWithCode地址:https://deepai.org/dataset/coco 发布者:Microsoft 发布时间:2014年 官方网址:https://cocodataset.org/ 数据记录总数:167000 数据集大小:25GB MS COCO - Common Objects in Contenxt所属的领域...
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...
MS COCO(Microsoft Common Objects in Context,常见物体图像识别)竞赛是继 ImageNet 竞赛(已停办)后,计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一,是图像(物体)识别方向最重要的标杆(没有之一),也是目前国际领域唯一能够汇集 谷歌、微软、Facebook 三大巨头以及国际顶尖院校共同参与的大赛。
ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割,而COCO主要关注图像场景与实例分割。 数据收集 COCO(common object in context)在数据收集层面把整个数据集分为如下三个部分: 标志性对象图像 标志性场景图像 非标志性场景图像 相比ImageNet而言,COCO数据集没有那么多分类,但是每个分类的实例对象比...
object-detection mscoco hrnets fcos Updated Oct 21, 2019 Python ntrang086 / image_captioning Star 74 Code Issues Pull requests generate captions for images using a CNN-RNN model that is trained on the Microsoft Common Objects in COntext (MS COCO) dataset nlp computer-vision cnn pytorch im...
{COCO:} Common Objects in Context}, journal = {CoRR}, volume = {abs/1405.0312}, year = {2014}, url = {http://arxiv.org/abs/1405.0312}, eprinttype = {arXiv}, eprint = {1405.0312}, timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200}, biburl = {https://dblp.org/rec/journals...