【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图像数据集，主要用于目标检测、分割和图像识别等任务。它由微软研究院（Microsoft Research）开发，旨在为研究人员提供一个具有挑战性和多样性的数据集，以推动目标检测技术的发展。
COCO 数据集包含大量的日常场景图像，涵盖了各种常见的物体类别，如人、车辆、动物、家具等。它的设计目标是让模型在复杂背景下准确地识别和定位物体，从而提高实际应用中的性能。
COCO 简要总结
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Common Objects in Context |
| 开发机构 | Microsoft Research |
| 主要用途 | 目标检测、实例分割、图像识别 |
| 图像数量 | 超过33万张 |
| 物体类别 | 80种常见物体 |
| 标注信息 | 包含边界框、分割掩码、关键点等 |
| 数据来源 | 从Flickr获取的日常场景图片 |
| 训练/验证/测试集 | 按比例划分，便于模型评估 |
COCO 数据集因其高质量的标注和丰富的场景多样性，已成为许多研究论文和竞赛中常用的基准数据集。它不仅帮助研究人员评估模型性能，还促进了目标检测算法的不断进步。对于初学者来说，COCO 是学习和实践目标检测任务的重要资源之一。
