COCO数据集使用指南 📚
COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的图像标注数据集，包含超过8万个标注图像和90种常见物体类别。以下是关键信息：
📌 基础信息
- 数据规模：约200GB（包含训练集、验证集和测试集）
- 标注格式：JSON文件，支持边界框（bounding box）和实例分割（instance segmentation）
- 常见类别：人、车、猫、狗、自行车、电动车、飞机、船等
🧰 应用场景
- 目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）
- 图像分割（如Mask R-CNN）
- 语义分割（如Cityscapes风格迁移）
📁 下载方式
- 访问 COCO官方数据集页面 下载数据
- 使用
git clone命令获取代码仓库git clone https://github.com/cocodataset/coco.git
📌 扩展阅读
- 如需了解更详细的标注规范，可查阅 COCO数据集文档
📌 提示：COCO数据集适合计算机视觉入门研究，建议结合实例分割教程深入学习。