coco数据集 transformer

C知道：COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，其中包含了大量的图像和对应的注释信息。它包含了80个不同的类别，如人、动物、车辆等。COCO数据集的注释信息包括了物体的边界框、实例分割信息以及关键点标注等。这使得COCO数据集成为许多计算机视觉任务（如目标检测、图像分割和关键点检测）的重要基准数据集。

Transformer是一种用于自然语言处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它由Google团队提出并在机器翻译任务上取得了很好的效果。Transformer使用了自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而能够更好地处理长距离依赖。在计算机视觉领域，Transformer也被应用于图像生成、图像分类和图像分割等任务中，并取得了很好的效果。