Coco Dataset

定义 Definition

COCO 数据集（Common Objects in Context）是计算机视觉领域常用的大规模图像数据集，包含日常场景中的物体标注，主要用于目标检测、实例分割、关键点检测（人体姿态）等任务。它以“真实场景中的多物体、多遮挡、丰富上下文”为特点。（也常写作 “COCO dataset”。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈkoʊkoʊ ˈdeɪtəˌsɛt/

例句 Examples

I trained a small detector on the COCO dataset.
我在 COCO 数据集上训练了一个小型目标检测模型。

Because the COCO dataset includes crowded scenes and detailed annotations, it is widely used to benchmark object detection and instance segmentation methods.
由于 COCO 数据集包含拥挤场景和细致标注，它被广泛用于评测目标检测与实例分割方法。

词源 Etymology

“COCO”是缩写，来自 Common Objects in Context（语境中的常见物体）。该名称强调：图片不只是单个物体的“干净背景”，而是更接近真实世界的复杂场景；“dataset”意为“数据集”。

相关词 Related Words

• Annotation
• Benchmark
• Bounding Box
• Computer Vision
• Instance Segmentation
• Keypoint
• Mask
• Object Detection

文献与作品 Literary / Notable Works

• Microsoft COCO: Common Objects in Context（Tsung-Yi Lin 等，ECCV 2014）——COCO 数据集的经典论文与基准定义来源
• Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks（Ren 等，NIPS 2015）——常用 COCO 作为评测数据集之一
• YOLOv3: An Incremental Improvement（Redmon & Farhadi，2018）——报告并对比在 COCO 上的检测结果
• Mask R-CNN（He 等，ICCV 2017）——以 COCO 作为实例分割的核心评测基准之一