COCO（Common Objects in Context）是一個大規模且廣泛使用的影像數據集，主要用於計算機視覺領域中的目標檢測（Detection）、圖像分割（Segmentation）、以及圖像描述（Captioning）等任務。以下是COCO資料集的重點介紹：
- 規模與內容：
COCO包含約33萬張圖像，其中約有20萬張圖像具有詳細的物件標註。這些標註涵蓋80個不同的物件類別，包括常見物品如人、汽車、動物，也包含更細分的物品如雨傘、手提包、運動器材等。 - 資料標註：
每張圖片的標註包括物件的邊界框（bounding box）、精細的分割掩碼（segmentation mask），以及部分資料集中還包含關鍵點（例如人體關節位置）的標註。這些豐富的標註讓COCO適合訓練與測試多種視覺任務。 - 資料集結構：
COCO分為三個主要的子集： - Train2017：約11.8萬張圖像，主要用於模型訓練。
- Val2017：約5千張圖像，用於訓練過程中的驗證。
- Test2017：約2萬張圖像，用於模型測試，該部分的標註通常不公開，需要提交結果到官方網站評估模型效能。
- 評估標準：
COCO提供標準化的評估指標，例如目標檢測中的平均精度均值（mAP），以及分割任務中的平均召回率（mAR），使得不同模型的性能可以被公平比較。 - 應用：
COCO資料集常被用於訓練和評估深度學習模型，如YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN等。由於其多樣化的物件類別和豐富的標註，使其成為計算機視覺領域重要的基準數據集。 - 技術特色：
COCO在訓練中常使用如“Mosaicing”技術，該技術能將多張圖像拼接，增加模型對不同大小及上下文下物件的泛化能力。
總結來說，COCO是一個豐富且完整的計算機視覺數據集，適合用於目標檢測、圖像分割、關鍵點標註等多種任務的研究與開發，亦是評估現代視覺模型性能的重要標準之一。
