COCO2013数据集:图像目标检测的标杆
COCO2013数据集包含80个物体类别,包括人、动物、车辆、建筑物等。每个类别都有大量的图像,每个图像中都有多个实例。COCO2013数据集被划分为训练集、验证集和测试集。训练集包含约12.3万张图像,验证集包含约5000张图像,测试集包含约20000张图像。
每个COCO2013数据集的图像都包含一个JSON格式的文件,其中包含图像的元数据,如图像的分辨率、拍摄日期等。JSON文件还包含每个实例的边界框、类别和分割掩码等信息。
COCO2013数据集可以用于评估目标检测算法的性能。目标检测算法需要对图像中的目标进行定位和分类。COCO2013数据集提供了大量的图像和实例,可以帮助算法学习如何准确地检测和分类目标。
COCO2013数据集是图像目标检测领域的一个重要资源。它被广泛用于评估目标检测算法的性能,并推动了目标检测算法的发展。
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