coco数据集大小分类_目标检测数据集MSCOCO简介

简介

介绍一下目标检测领域另外一个比较有名的数据集 MS COCO (Microsoft COCO: Common Objects in Context) .

MSCOCO 数据集是微软构建的一个数据集,其包含 detection, segmentation, keypoints等任务。

MSCOCO主要是为了解决detecting non-iconic views of objects(对应常说的detection), contextual reasoning between objects and the precise 2D localization of objects(对应常说的分割问题) 这三种场景下的问题。

下面是iconic 图片和 non-iconic 图片之间的对比。

与PASCAL COCO数据集相比,COCO中的图片包含了自然图片以及生活中常见的目标图片,背景比较复杂,目标数量比较多,目标尺寸更小,因此COCO数据集上的任务更难,对于检测任务来说,现在衡量一个模型好坏的标准更加倾向于使用COCO数据集上的检测结果。

数据集的构建过程不说了。主要关注一下统计信息

1 统计信息

MSCOCO总共包含91个类别,每个类别的图片数量如下:

图中也标出了PASCAL VOC的统计数据作为对比。

下图展示的是几个不同数据集的总类别数量,以及每个类别的总实例数量,一个实例就是图片上的一个目标,主要关注一下 PASCAL 和 ImageNet。

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