coco128数据集和coco2017数据集有什么区别？

COCO（Common Objects in Context）是一个用于对象检测、分割、关键点检测等任务的大型图像数据集，由微软、康奈尔大学和卡内基梅隆大学联合开发。COCO数据集分为多个版本，其中包括COCO2014、COCO2015、COCO2016、COCO2017等版本。而COCO128数据集是从COCO2017数据集中抽取的128个类别的子集。具体区别如下：

1. 类别数目：COCO2017数据集包含超过80个对象类别，而COCO128数据集仅包括128个对象类别。

2. 训练集和验证集的数量：COCO2017数据集包含超过118000张训练集图像和5000张验证集图像，而COCO128数据集中包含了约30000张训练集图像和1000张验证集图像。

3. 数据集大小：COCO2017数据集总大小超过20GB，而COCO128数据集的大小为1GB左右。

4. 数据集使用：COCO2017数据集通常用于大规模目标检测、分割等任务的训练和评估，而COCO128数据集可以用于小规模目标检测、分割等任务的训练和评估，或者用于快速的原型开发和测试。