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COCO 2017 数据集下载
阅读量:700 次
发布时间:2019-03-17

本文共 659 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

COCO 2017 数据集简介

作为一个多模态数据集,COCO2017 拥有五大标注类型,分别是目标检测、关键点检测、素材分割、全景分割和图像说明。这些标注类型为研究者提供了丰富的数据来源,支持多种计算机视觉任务的开发与验证。

在标注信息的存储与处理方面,采用标准化的JSON格式进行数据交换,通过COCO API能够方便地访问和操作所有标注信息。

COCO 2017 下载与数据规模

COCO 2017 提供了多种下载选项,用户可以根据需求选择合适的数据包。具体数据包类型及体积如下:

  • 训练集图片(Train images):118K张,占存储空间18GB
  • 验证集图片(Val images):5K张,占存储空间1GB
  • 测试集图片(Test images):41K张,占存储空间6GB
  • 未标注图片(Unlabeled images):123K张,占存储空间19GB

在注释数据方面,提供以下不同类型的标注数据集:

  • Trainval2017标注文件(annotations_trainval2017):241MB
  • Stuff Train/Val标注文件(1.1GB)
  • Testing Image info:1MB
  • Unlabeled Image info:4MB

数据集功能亮点

COCO2017 凭借其完善的标注方案和多样化的数据集构成,成为AI研究者的重要数据支持平台。此外,数据的标准化标注格式便于程序化处理,支持AI模型的高效训练与验证。

通过这些优化,COCO2017 确实为观察与研究提供了强大的工具支持。

转载地址:http://dmqhz.baihongyu.com/

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