coco128和coco的区别
时间: 2023-08-07 19:03:47 浏览: 287
COCO是一种广泛使用的图像识别和物体检测数据集,其中包含各种真实场景下的图像和物体注释。而COCONotebook是在COCO数据集上进行的一个特定实验,使用了COCO数据集的一个子集,即COCO 128数据集。COCONotebook的目的是演示如何使用COCO数据集训练图像分割模型。因此,COCO 128是COCO数据集的一个子集,包含128张图像和相应的注释。
相关问题
coco128数据集和coco区别
coco128数据集是COCO数据集的一个子集,它包含128个图像样本。COCO数据集是一个大型的目标检测、分割和图像描述的数据集,包含了超过10万张图像和超过80个物体类别的标注。而coco128数据集是从COCO数据集中随机选择的128个样本,用于快速测试和演示。因此,coco128数据集是COCO数据集的一个小样本,规模较小,但用于训练和测试YOLOv5等目标检测算法时具有很高的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5训练coco128数据集和测试与检测](https://blog.csdn.net/LoongEmbedded/article/details/128044021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
coco128和coco2017哪个更适合训练
一般来说,COCO2017数据集更适合训练,因为它包含的图像数量更多、类别更丰富、涵盖的场景更广泛,可以更好地训练模型的泛化能力。此外,COCO2017数据集提供了更多的标注信息,包括实例级别的分割和关键点信息,可以更好地支持图像分割和姿态估计等任务。但是,如果硬件、时间和数据量等因素限制,COCO128数据集是一个较小的可选方案,可以用于快速测试模型的性能和进行实验验证。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)