Изменения
→Описание
[[Файл:Coco-examples.jpg|мини|Пример изображений из MS Coco [http://cocodataset.org/images/coco-examples.jpg Оригинал]]]
MS COCO (англ. ''Common Objects in Context'') {{---}} большой набор изображений. Состоит из более чем 330000 изображений (220000 {{---}} размеченных), с более чем 1.5 милионов объектов на них. Все объекты находятся в их естественном окружении (контексте). Изображения, как правило, содержат объекты разных классов (только 10% имеют единственный класс). Все изображения сопровождаются аннотациями, хранящихся в json формате. Подробнее о структуре аннотаций можно прочитать [http://cocodataset.org/#format-data здесь].
COCO имеет пять типов аннотаций для разных задач:
* [[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
* Обнаружение ключевых точек. Обноружение Обнаружение объектов и локализация их ключевых точек.* Сегментация окружения (англ. ''Stuff Segmentation''). В отличии от задачи обноружения обнаружения объектов (человек, кот, машина), здесь внимание фокусируется на том, что его окружает (трава, стена, небо). Метки классов организованы в иерархическом порядке (напр., ''stuff → outdoor-stuff → sky → clouds''). Чтобы добиться совместимости с задачей обнаружения объектов, используются следующие идентификаторы категорий:
{| class="wikitable"
! Соответсвтвие
|-
|1-91 || категории объектов (не используются в сегментации материаловокружения)
|-
|92-182 || категории окружения
|-
|183 || категория "другое" (выбирается для "объектов")
|}
* Паноптическая сегментация (англ. ''Panoptic Segmentation'') {{---}} обединение задач семантической сегментации ([[Сегментация изображений]]) и обнаружения объектов. Задача состоит в том, чтобы классифицировать все пиксели изображения на принадлежность к некоторому классу, а также определить, к какому из экземпляров данного класса они относятся.
* Аннотирование изображения (англ. ''Caption Evaluation''). Генерация сопроводительной подписи к изображению.
===Результаты===
