这篇文章是我研究生阶段入学期间学习所记，主要供自己使用，结合了论文原作，中间借鉴的一些b站的视频以及他人博客的解释，会在文章末尾贴出链接。 目录 COCO数据集的介绍 COCO数据集标注格式 COCO数据集的介绍 COCO数据集是微软公司出资标注的数据集，主要用于目标检测、分割和图像描述。 根据官网的介绍，它主要有以下的几种特性： Object Segmentation：目标分割 Recognition in Context：图像情景识别 Superpixe…
COCO 数据集（全称为 Common Objects in Context）目前最常用于图像检测定位的数据集，是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集，其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息，还有对图像的语义文本描述。 本资源提供coco 2017下载资源网盘链接，如果失效可以根据文件中邮箱地址咨询。 一言以蔽之, API 的作用是提取标注文件中的信息, 使其分别用于各自的场景, 比如图像检测使用的边界框参数, 图像分割使用的 mask 参数, 人体姿态检测使用的关节点参数等. 与YOLOV5文件夹分开放置，如下图所示： COCO数据集内部的文件夹如下图： 3. Images文件夹下的内容如下： 4.1 train2017文件夹下为图片，val2017文件夹下也为图片，内容如下： 5. Labels文件夹的内容如下： 5.1 train2017 与 val2017文件夹中的内容为标签，内容分别如下： 6.
Train2017.cache 与 val2017.cache 是 YOLOV5运行后筛选数据后产生的缓. 目前，COCO的keypoints只标注了person category （分类为人）。 标签文件标记了每个segmentation+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位。 为了清楚地显示数据格式的层次性, 同时为了不至于列出全部条目, 在保留内容的完整性的基础上删除了相似的条目. 其中有一个id字段，代表的是图片的id，每一张图片具有唯一的一个独特的id。 “keypoints”是长度为3K的数组，K是对某类定义的关键点总数，这里人体的keypoint就是17个.位置为，关键点可见性v.
- COCO 数据集（全称为 Common Objects in Context）目前最常用于图像检测定位的数据集，是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集，其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息，还有对图像的语义文本描述。
- 这篇文章是我研究生阶段入学期间学习所记，主要供自己使用，结合了论文原作，中间借鉴的一些b站的视频以及他人博客的解释，会在文章末尾贴出链接。
- 与YOLOV5文件夹分开放置，如下图所示： COCO数据集内部的文件夹如下图： 3.
- 本资源提供coco 2017下载资源网盘链接，如果失效可以根据文件中邮箱地址咨询。
- 一言以蔽之, API 的作用是提取标注文件中的信息, 使其分别用于各自的场景, 比如图像检测使用的边界框参数, 图像分割使用的 mask 参数, 人体姿态检测使用的关节点参数等.
- 其中有一个id字段，代表的是图片的id，每一张图片具有唯一的一个独特的id。
- 根据官网的介绍，它主要有以下的几种特性： Object Segmentation：目标分割 Recognition in Context：图像情景识别 Superpixe…
- Labels文件夹的内容如下： 5.1 train2017 与 val2017文件夹中的内容为标签，内容分别如下： 6.
- “keypoints”是长度为3K的数组，K是对某类定义的关键点总数，这里人体的keypoint就是17个.位置为，关键点可见性v.
- Train2017.cache 与 val2017.cache 是 YOLOV5运行后筛选数据后产生的缓.
- 目录 COCO数据集的介绍 COCO数据集标注格式 COCO数据集的介绍 COCO数据集是微软公司出资标注的数据集，主要用于目标检测、分割和图像描述。
- 目前，COCO的keypoints只标注了person category （分类为人）。
