shunk031/MSCOCO

COCO是一个大规模的对象检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点：对象分割、上下文识别、超像素分割、330K图像（>200K已标注）、150万个对象实例、80个对象类别、91个物品类别、每张图像5个描述、25万个带有关键点的人物。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: MSCOCO
• 语言: 英语
• 许可证: CC-BY-4.0
• 多语言性: 单语种
• 源数据: 原始数据
• 标签: 图像描述、目标检测、关键点检测、物体分割、全景分割
• 任务类别: 图像分割、目标检测、其他
• 任务ID: 实例分割、语义分割、全景分割

数据集描述

数据集摘要

COCO是一个大规模的目标检测、分割和图像描述数据集，具有以下特点：

• 目标分割
• 上下文中的识别
• 超像素物体分割
• 330K张图像（超过200K张标注）
• 150万个目标实例
• 80个目标类别
• 91个物体类别
• 每张图像5个描述
• 250,000个人物关键点

数据结构

数据实例

• 2014年数据集:

  • 图像描述数据集
  • 实例数据集
  • 人物关键点数据集

• 2017年数据集:

  • 图像描述数据集
  • 实例数据集
  • 人物关键点数据集

许可证信息

• 标注: 遵循Creative Commons Attribution 4.0 License
• 图像: 使用图像需遵守Flickr服务条款
• 软件: 遵循COCO Consortium的软件许可协议

引用信息

bibtex @inproceedings{lin2014microsoft, title={Microsoft coco: Common objects in context}, author={Lin, Tsung-Yi and Maire, Michael and Belongie, Serge and Hays, James and Perona, Pietro and Ramanan, Deva and Doll{a}r, Piotr and Zitnick, C Lawrence}, booktitle={Computer Vision--ECCV 2014: 13th European Conference, Zurich, Switzerland, September 6-12, 2014, Proceedings, Part V 13}, pages={740--755}, year={2014}, organization={Springer} }