Atomgit-Ascend/COCO2017
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数据集描述

COCO2017数据集，官方地址。

数据集简介

COCO2017包含训练集118287张，验证集5000张，80类。此外，该仓库还提供了一个训练子集（25504张）。

数据集支持的任务

实例分割。

数据集的格式和结构

数据格式

目录结构

COCO2017train
    ├── annotations
    │        └── instances_train2017.json
    └── train2017
COCO2017subtrain
    ├── annotations
    │        └── instances_subtrain2017.json
    └── subtrain2017
COCO2017val
    ├── annotations
    │        └── instances_val2017.json
    └── val2017

COCO的实例分割标注字段如下，完整的细节可参考这里：

{
    "images": [image],
    "annotations": [annotation],
    "categories": [category]
}
image = {
    "id": int,
    "width": int,
    "height": int,
    "file_name": str,
}
annotation = {
    "id": int,
    "image_id": int,
    "category_id": int,
    "segmentation": RLE or [polygon],
    "area": float,
    "bbox": [x,y,width,height],
    "iscrowd": 0 or 1,
}
categories = [{
    "id": int,
    "name": str,
    "supercategory": str,
}]

数据集加载方式

本仓库目前提供了训练集、验证集和一个训练子集的下载。

from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode
dataset_train = MsDataset.load('COCO2017_Instance_Segmentation', split='train',  
                               download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
dataset_subtrain = MsDataset.load('COCO2017_Instance_Segmentation', split='subtrain',  
                                  download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
dataset_val = MsDataset.load('COCO2017_Instance_Segmentation', split='validation',  
                             download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
print(dataset_train.config_kwargs)
print(dataset_subtrain.config_kwargs)
print(dataset_val.config_kwargs)

数据集版权信息

本数据集遵循Creative Commons Attribution 4.0 License，更多的版权、授权使用信息请参考这里。

引用方式

@inproceedings{lin2014microsoft,
  title={Microsoft coco: Common objects in context},
  author={Lin, Tsung-Yi and Maire, Michael and Belongie, Serge and Hays, James and Perona, Pietro and Ramanan, Deva and Doll{\'a}r, Piotr and Zitnick, C Lawrence},
  booktitle={European conference on computer vision},
  pages={740--755},
  year={2014},
  organization={Springer}
}