COCO人员检测 完整数据集下载目录同时包含三种主流标注格式COCO JSON、VOC XML、YOLO TXTCOCO人员检测 数据集数据集介绍、下载| 目标检测水平框原始图像✅|VOC 标签✅|COCO 标签✅|YOLO 标签✅文章目录一、基础版本划分二、Person子集核心统计三、标签转换3.1 原始标签3.2 转换后的标签四、训练样例一、基础版本划分COCOCommon Objects in Context是微软发布的大规模通用目标检测数据集并非专门的行人数据集。日常所说「COCO人员检测数据集」指从完整COCO中提取category_id0person的所有标注广泛用于行人检测、行人跟踪、姿态初始化、多目标跟踪(MOT)预训练。论文及数据集链接Microsoft COCO: Common Objects in Context(ECCV 2014)主流使用COCO 2017最通用train2017118287 张图像val20175000 张图像test201740670 张图像无公开标注仅用于服务器评测二、Person子集核心统计训练集包含person标注图像~6.4万张val集包含person图像~2600张Person实例标注总数Train262465 个行人实例Val11004 个行人实例三、标签转换3.1 原始标签COCO原始标注为JSONHBB水平包围框每条person实例包含信息bbox: [x, y, w, h] 左上角坐标、宽高像素area: 目标像素面积iscrowdiscrowd0独立单人绝大多数训练首选iscrowd1密集人群、粘连人群原始标注不区分个体训练检测/跟踪一般建议过滤category_id 0 → personnames:0:person3.2 转换后的标签转换后的完整数据集目录包含COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT三种主流标签 COCO-Person-Dataset ├─ images │ ├─ train │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... │ ├─ val │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... │ ├─ COCO │ │ └─ annotations │ │ ├─ instances_train.json │ │ └─ instances_val.json │ └─ VOC │ └─ Annotations │ ├─ train │ │ ├─ *.xml │ │ └─ ... │ └─ val │ ├─ *.xml │ └─ ... └─ labels (YOLO) ├─ train │ ├─ *.txt │ └─ ... └─ val ├─ *.txt └─ ...各个文件夹含义 COCO-Person-Dataset ├─ images │ ├─ train │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... # 训练集原始图像 │ ├─ val │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... # 验证集原始图像 │ ├─ COCO │ │ └─ annotations │ │ ├─ instances_train.json # COCO格式训练集标注 │ │ └─ instances_val.json # COCO格式验证集标注 │ └─ VOC │ └─ Annotations │ ├─ train │ │ ├─ *.xml │ │ └─ ... # Pascal VOC 训练集xml标注 │ └─ val │ ├─ *.xml │ └─ ... # Pascal VOC 验证集xml标注 └─ labels (YOLO) ├─ train │ ├─ *.txt │ └─ ... # YOLO格式训练集归一化标签 └─ val ├─ *.txt └─ ... # YOLO格式验证集归一化标签四、训练样例此处以YOLO标签为例进行训练