COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的目标检测和图像分割数据集，由微软和Facebook AI Research共同创建。它包含了大量具有复杂背景的日常场景图片，并标注了各种物体的边界框和类别。
数据集特点
- 丰富的场景：COCO数据集包含了80个不同的类别，例如交通工具、动物、人物等，每个类别都有大量的图片。
- 复杂的背景：与ImageNet等数据集不同，COCO数据集中的图片背景复杂，有助于提高模型的泛化能力。
- 多种任务：COCO数据集可以用于多种计算机视觉任务，如目标检测、图像分割、实例分割等。
数据集使用
要使用COCO数据集，您可以访问以下链接：
相关资源
如果您想了解更多关于COCO数据集的信息，可以阅读以下文章：
图片展示
以下是COCO数据集中的一些示例图片：