COCO 2014

COCO 是一个大规模的对象检测、分割和字幕数据集。 COCO有几个特点：
对象分割
上下文中的识别
超像素东西分割
330K 图像（>200K 标记）
150 万个对象实例
80 个对象类别
91个东西类别
每张图片 5 个字幕
250,000 人拥有关键点

COCO is a large-scale dataset for object detection, segmentation, and image captioning. COCO has several core characteristics:
- Object segmentation
- Context-aware recognition
- Superpixel stuff segmentation
- 330K images (over 200K labeled)
- 1.5 million object instances
- 80 object categories
- 91 stuff categories
- 5 captions per image
- 250,000 people with keypoints

AI搜集汇总

背景与挑战

背景概述

COCO 2014是一个大规模的多任务计算机视觉数据集，专注于对象检测、分割和图像描述。它包含超过33万张图像，其中20万张已标记，涵盖80个对象类别和91个东西类别，并提供每张图片5个字幕以及25万人的关键点标注。该数据集由微软于2014年发布，广泛应用于上下文识别和超像素分割等研究领域。