Dataset：COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略

时间：2024-04-05 16:04:56

 

COCO数据集的简介

        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。这个数据集以scene understanding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。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。
      该数据集主要解决3个问题：目标检测，目标之间的上下文关系，目标的2维上的精确定位。COCO数据集有91类，虽然比ImageNet和SUN类别少，但是每一类的图像多，这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能力，对比PASCAL VOC，其有更多类和图像。
官网地址：http://cocodataset.org/#home

1、COCO数据集的特点
COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features:

  • Object segmentation
  • Recognition in context
  • Superpixel stuff segmentation
  • 330K images (>200K labeled)
  • 1.5 million object instances
  • 80 object categories
  • 91 stuff categories
  • 5 captions per image
  • 250,000 people with keypoints
  1. 对象分割；
  2. 在上下文中可识别；
  3. 超像素分割；
  4. 330K图像（> 200K标记）；
  5. 150万个对象实例；
  6. 80个对象类别；
  7.  91个类别；
  8. 每张图片5个字幕；
  9. 有关键点的250,000人；

2、数据集的大小和版本

大小：25 GB（压缩）
记录数量： 330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点。
         COCO数据集分两部分发布，前部分于2014年发布，后部分于2015年，2014年版本：82,783 training, 40,504 validation, and 40,775 testing images，有270k的segmented people和886k的segmented object；2015年版本：165,482 train, 81,208 val, and 81,434 test images。
(1)、2014年版本的数据，一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位。

3、COCO数据集的展示

Dataset：COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略

 

 

COCO数据集的安装

数据集下载地址：

1、2014年

http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip

2、2017年

http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip

http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip

 

COCO数据集的使用方法

(1)、Download Images and Annotations from [MSCOCO]  
(2)、Get the coco code  
(3)、Build the coco code  
(4)、Split the annotation to many files per image and get the image size info  
(5)、 Create the LMDB file  

 

 

 

 

 

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