COCO（Common Objects in Context）数据集是计算机视觉领域广泛使用的标准数据集，主要用于目标检测、图像分割等任务。以下是关于COCO数据集的核心信息：

🧩 数据集简介

COCO数据集包含超过10万张图像，涵盖80个常见物体类别，如人、汽车、动物等。每张图像均配有详细的标注信息（Bounding Box、Segmentation Mask等），支持多任务学习。

📋 数据集特点

  • 丰富标注：提供像素级分割与边界框标注
  • 多样场景：覆盖日常生活的复杂背景环境
  • 标准化格式：支持JSON与COCO API接口
  • 开源免费：可在官方文档下载使用

📦 下载与使用

  1. 访问COCO官网获取数据集
  2. 使用COCO API进行数据加载与处理
  3. 参考目标检测教程学习实战方法

📷 示例图片

coco_dataset_structure
**图1**: COCO数据集目录结构示意图
coco_common_objects
**图2**: 常见物体类别展示（人、汽车、动物等）
coco_annotation_example
**图3**: 图像标注示例（Bounding Box与Segmentation Mask）

🔗 相关资源

如需进一步了解COCO数据集的应用案例，可查看扩展阅读。