【什么是COCO】COCO（Common Objects in Context）是一个广泛用于计算机视觉领域的大型标注数据集，主要用于目标检测、实例分割和关键点检测等任务。该数据集由微软研究院（Microsoft Research）开发，旨在为研究人员提供一个真实、多样化且具有挑战性的图像数据集，以推动目标检测与图像理解技术的发展。
COCO 数据集包含大量的日常场景图像，涵盖超过 33 个类别，如人、车辆、动物、家具等。每张图像都配有丰富的标注信息，包括边界框、分割掩码以及关键点位置。其数据来源主要来自互联网，确保了图像的多样性和真实性。COCO 被广泛应用于训练和评估目标检测模型，是当前最常用的数据集之一。
COCO 数据集简介表格
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Common Objects in Context |
| 开发者 | Microsoft Research |
| 发布时间 | 2014 年 |
| 图像数量 | 约 33 万张图像 |
| 训练集 | 约 118,287 张图像 |
| 验证集 | 约 5,000 张图像 |
| 测试集 | 约 40,152 张图像 |
| 类别数量 | 80 个常见物体类别 |
| 标注类型 | 边界框（Bounding Box）、实例分割（Instance Segmentation）、关键点（Keypoints） |
| 数据来源 | 互联网图片，经过人工筛选 |
| 应用领域 | 目标检测、实例分割、关键点检测、图像识别 |
| 评价指标 | mAP（平均精度）、IoU（交并比） |
小结：
COCO 是一个高质量、多用途的视觉数据集，因其丰富的标注信息和广泛的应用场景，已成为计算机视觉研究的重要基准。无论是学术研究还是工业应用，COCO 都提供了强大的数据支持。