COCO数据集在目标检测中的点滴应用

目标检测COCO数据集简要概述

1. COCO数据集概要

MS
COCO
是由谷歌团队公开发布的大型数据资源库，涵盖目标检测、图像分割及关键点识别三大任务类型，主要由图像文件与JSON格式的标注信息构成。该数据集内置了COCO API工具，便于对JSON标注文件进行解析操作。本文将重点介绍与目标检测相关的数据格式构建方法。

在数据采集方面，COCO广泛借助Amazon Mechanical Turk平台完成标注工作。目前该数据集支持三种不同的标注方式：目标实例（object instances）、关键点标注（object keypoints）以及图像描述生成（image captions），所有信息均以JSON格式进行存储。

2. MSCOCO数据集结构说明{

“images”:

[

{“file_name”:“cat.jpg”,“id”:1,“height”:1000,“width”:1000},

{“file_name”:“dog.jpg”,“id”:2,“height”:1000,“width”:1000},

…

]

“annotations”:

[

{“image_id”:1,“bbox”:[100.00,200.00,10.00,10.00],“category_id”:1}

{“image_id”:2,“bbox”:[150.