COCO 文档指南 📚

欢迎使用 COCO 文档中心！这里是关于 COCO 数据集与工具的详细说明，包含核心功能、使用案例及扩展资源。📄

什么是 COCO？

COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的图像标注数据集，涵盖 80 种常见物体的检测、分割与关键点任务。📊
👉 点击了解 COCO 数据集详情

核心功能一览

• 目标检测 🎯：提供精准的物体定位与分类
• 图像分割 🔪：支持像素级的区域划分
• 关键点标注 🧠：用于姿态估计与人体分析
• 多语言支持 🌍：包含英文、中文等标注规范

快速上手

1. 数据获取
   下载 COCO 2017 数据集 以获取训练/验证集
2. 工具链
   使用 COCO API 进行评估与可视化
   📊 示例代码：

   from pycocotools.coco import COCO
   coco = COCO("/path/to/annotations.json")
   

3. 可视化工具
   🖼️ 探索 COCO Viewer 实时查看标注结果

常见问题

❓ 如何处理标注文件？
→ 参考 COCO 格式规范 获取详细说明
❓ 支持哪些模型训练？
→ 支持 YOLO、Faster R-CNN 等主流算法，详见 模型适配指南

扩展阅读

📖 COCO 数据集论文
🔧 自定义数据集迁移教程