MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)是一种大规模计算机视觉数据集,用于目标识别、目标检测和图像分割等任务。它由微软研究院于2014年发布,旨在提供一个丰富多样的数据集,可用于推动计算机视觉领域的研究和发展。本文将介绍MS COCO数据集的背景、特点以及在目标识别、目标检测和图像分割方面的应用。 一、MS C...
在cs231n的assignment3中,RNN_Captioning对COCO数据做了进一步处理。 如果数据没有做预处理,则可以采用CNN来提取特征。 预处理后的COCO数据集包括以下几个文件: 其中train2014_urls.txt 和 val2014_urls.txt分别存储了训练集和验证集的图片URL, coco2014_vocab.json文件中存储了整数型ID和词汇之间的映射关系(每个词...
MS COCO数据集由Microsoft于2014年发布，已成为图像字幕的标准测试平台。数据集包含约20G的图片和500M的标签文件，标签文件标记了每个分割物的精确坐标，精度到小数点后两位。数据集的目标是场景理解，从复杂的日常场景中截取图像，并通过精确的分割进行目标定位。MS COCO数据集主要解决三个问题：目标检测、...
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ImageNet多,COCO有91个分类,其中82个分类每个都超过5000个实例对象,这些有助于更好的学习每个对象的位置信息,在每个类别的对象数目上也是远远超过PASCAL VOC数据集。COCO数据集跟其它数据集相比有更多的对象场景图像,有著有显著提升模型学习细节的能力。
MSCOCO数据集是微软开发维护的大型图像数据集,次数聚集的任务包括识别(recognition),分割(segementation),及检测(detection)。 该数据集的官方网址为: http://cocodataset.org/ 该数据集合的主要特点: 1)目标分割 2)基于文本识别 3)每张图多目标 4)超过30万图 ...
看下instance_train2014.json文件 代码语言:javascript 复制 {"info":#第一个info信息{#数据集信息"description":"COCO 2014 Dataset","url":"http://cocodataset.org","version":"1.0","year":2014,"contributor":"COCO Consortium","date_created":"2017/09/01"},"images":#第二个图片信息,数组包含了...
MS COCO数据集的全称是Microsoft Common Objects in Context,这是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。 (图片来源网络,侵删) 1、基本 定义起源:MS COCO数据集由微软于2014年创建,旨在推动计算机视觉领域的发展,特别是在物体识别和场景理解方面,这个数据集的设计初衷是提供一个更加接近真实世界情景的图像数...
解析下instance_train2014.json文件,最后我们讲一下如何获取并展示分割结果。 { "info": #第一个info信息 { #数据集信息 "description": "COCO 2014 Dataset", "url": "http://cocodataset.org", "version": "1.0", "year": 2014, "contributor": "COCO Consortium", ...
MSCOCO2014与MSCOCO2017数据集比较 MSCOCO2014数据集: 训练集: 82783张,13.5GB, 验证集:40504张,6.6GB,共计123287张 MSCOCO2017数据集: 训练集:118287张,19.3GB,验证集: 5000张,1814.7M,共计123287张
resnet训练coco数据集 代码 ms coco数据集 简介 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。