matlab中的coco数据集划分

COCO数据集是一个大型的图像识别、目标检测和分割数据集，包含超过33万张图像和超过200万个标注。在Matlab中，你可以使用MATLAB API来读取和处理COCO数据集，并且可以使用COCO API来进行数据集的划分。

具体步骤如下：

1. 下载COCO API，可以从官网上下载，也可以使用以下命令：

!git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git

2. 下载COCO数据集。可以从官网上下载，也可以使用以下命令：

!wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
!wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
!wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip

3. 解压缩COCO数据集和COCO API：

!unzip annotations_trainval2017.zip -d annotations
!unzip train2017.zip -d train2017
!unzip val2017.zip -d val2017

4. 使用MATLAB API来读取和处理COCO数据集。可以使用以下命令来读取COCO数据集：

coco = CocoApi('annotations/instances_train2017.json');

5. 使用COCO API进行数据集划分。COCO API提供了一些函数可以用来进行数据集划分，比如`cocoval()`和`cocotrain()`。以下是一个样例代码，用来将COCO数据集划分成训练集和验证集：

% 划分数据集
coco = CocoApi('annotations/instances_train2017.json');
imgIds = coco.getImgIds();
numImages = numel(imgIds);
trainSize = ceil(numImages * 0.8);
trainIds = imgIds(1:trainSize);
valIds = imgIds(trainSize+1:end);
% 保存划分结果
save('trainIds.mat', 'trainIds');
save('valIds.mat', 'valIds');

在这个样例代码中，我们将COCO数据集的80%作为训练集，剩余的20%作为验证集，并且将划分结果保存到了`trainIds.mat`和`valIds.mat`文件中。你可以根据自己的需求来修改划分比例，也可以使用其他的划分方式。