coco2017数据集介绍

COCO2017数据集是一个大规模的图像数据集，包含超过33万张图像，每张图像都有多个对象的标注信息，包括80个不同的类别。该数据集由微软和康奈尔大学共同创建，是目前公认的最具有挑战性的计算机视觉数据集之一。COCO2017数据集涵盖了多个场景和复杂情况，包括人类行为、室内和室外场景、天气变化、遮挡和不同的视角等。COCO2017数据集的目的是为了推动计算机视觉领域的研究和发展，并且为目标检测、物体识别、图像分割等任务提供了一个标准的评测平台。