coco数据集80个分类是哪些

COCO数据集是一种广泛使用的图像数据集，包含了各种场景和对象的图像。该数据集一共包含了80个类别，包括但不限于人、动物、交通工具、家居用品、服装、食物等。这些类别分别是：人、牛、羊、马、狗、猫、熊、斑马、狮子、长颈鹿、鼠、其他哺乳动物、鲨鱼、章鱼、鱼、鸟、蜜蜂、飞机、火车、大巴、卡车、船、红灯、停止标志、停车场、大巴车、传统车、人行横道、阻挡标志、停车标志、动态交通灯、停止线、停止标志、停车标志、会议控制器、电视、笔记本电脑、鼠标、遥控器、键盘、手机、微波炉、烤箱、料理锅、冰箱、台灯、椅子、沙发、盆栽、床、餐桌、马桶、电视柜、套娃、人类、帽子、包、苹果、奶酪、橙子、茄子、胡萝卜、热狗、披萨、甜甜圈、蛋糕、椅子、沙发、植物、盆栽、床、餐桌、马桶、电视柜、套娃、人类、帽子、手拿包、苹果、奶酪、橙子、茄子、胡萝卜、热狗、披萨、甜甜圈、蛋糕。这是COCO数据集的80个分类。

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coco数据集80个分类是哪些_如何画PR curve (PR曲线)基于COCO格式数据集 在maskrcnn_benchmark中...

COCO数据集80个分类包括：人类、动物、交通工具、家用电器、家具、水果、蔬菜、电子产品、服装、宠物、自然景观、建筑、食品、玩具、办公用品、人造物品等。

要基于COCO格式数据集画PR曲线，可以使用maskrcnn_benchmark中的工具，具体步骤如下：

1. 安装maskrcnn_benchmark: 参考官方文档 https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/master/INSTALL.md

2. 准备COCO格式数据集: 参考官方文档 https://cocodataset.org/#download

3. 在maskrcnn_benchmark中使用预训练的模型进行推理，得到模型在测试集上的预测结果，保存为JSON格式的文件。

4. 使用COCO API计算PR曲线：COCO API提供了计算PR曲线的工具，可以根据预测结果和真实标注计算出PR曲线。具体可以参考COCO API官方文档 https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocotools/cocoeval.py

5. 绘制PR曲线：使用matplotlib等绘图工具，可以将计算出的PR曲线绘制出来。

以上是基于COCO格式数据集在maskrcnn_benchmark中画PR曲线的基本步骤，具体实现还需要根据实际情况进行调整。

写出coco数据集的图像分类预测函数

我可以用 Python 为您写出 COCO 数据集的图像分类预测函数。

首先，你需要在程序中导入所需的库：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor

然后，你需要定义一个函数，输入为图像数据和模型，输出为图像的分类预测结果：

def classify_image(image, model):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        prediction = model([image])
    return prediction

最后，你可以使用这个函数对 COCO 数据集中的图像进行分类预测。

例如：

prediction = classify_image(image, model)
print(prediction)

希望这对您有帮助！