目标检测开源数据集——COCO数据集

COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测、分割和字幕数据集，全称为Microsoft Common Objects in Context (MS COCO)。该数据集以场景理解为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。这个数据集提供了80个类别，包括行人、汽车、大象等，以及91种材料类别，如草、墙、天空等。整个数据集中个体的数目超过150万个，有超过33万张图片，其中22万张有标注。

COCO数据集的第一个版本于2014年发布，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)。2015年发布了额外的8.1万张图像测试集，包括所有以前的测试图像和4万张新图像。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，新的拆分使用相同的图像和标注。2017年测试集是2015年测试集的子集包含4.1万张。此外，2017版本包含一个新的未标注的12.3万张数据集。

COCO数据集不仅适用于物体检测任务，还可以用于语义分割和图像标题生成等任务。由于其大规模和多样性，COCO数据集已成为目标检测领域的基准数据集之一，许多算法都在此数据集上进行了评估和比较。

COCO数据集的每个图像都包含五句图像的语句描述，这些描述由人工编写，并用于评估图像标题生成算法的性能。此外，COCO数据集还提供了关键点检测和字幕生成等任务的标注信息。总的来说，COCO数据集是一个非常丰富和多样的目标检测数据集，它为研究者提供了大量的标注信息，以帮助他们开发和评估新的目标检测算法。这个数据集将继续在目标检测领域发挥重要作用，推动相关技术的不断发展和进步。

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