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COCO数据集

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  • COCO数据集
  • 数据集的大小和版本
  • 下载路径
  • 参考

COCO数据集

目标检测、语义分割和关键点检测的重要评价数据集之一。
官网地址：COCO

数据集的大小和版本

大小：25 GB（压缩）
记录数量： 330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点。

COCO数据集分两部分发布，前部分于2014年发布，后部分于2015年，

  • 2014年版本：82,783 training, 40,504 validation, and 40,775 testing images，有270k的segmented people和886k的segmented object
  • 2015年版本：165,482 train, 81,208 val, and 81,434 test images

2014年版本的数据，一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位。

下载路径

train2017
train2017：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
train2017 annotations：http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

val2017
val2017：http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
val2017 annotations：http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip

test2017
test2017：http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
test2017 info：http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip

参考

Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
github下载地址

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    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
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