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MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软2014年的Microsoft COCO数据集
COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features
主要用于目标检测,图像分割,姿态估计等,共有80个类

更过内容可以看原始论文:Microsoft COCO: Common Objects in Context
下载的方法很多,从我自己下载的经历来看,主要有这么几种方法
第一种方法肯定是官网,来到下载页面:https://cocodataset.org/#download

Images就是数据集,Annotations表示标注信息使用 JSON 格式存储( annotations ), COCO API用于访问和操作所有“标注”进行预处理

不同年份的数据集用在不同的任务上,常用的是2017 train/val/test images
众所周知,官网不是慢就是访问不了,(有时是点了没反应,有时是无法安全下载)所以得采取别的方法。
从我自身角度,我是官网下载点了没反应,所以我就只能去找下载链接,直接将需要下载数据集的链接输入到浏览器,就可以自动下载了。
我把几个常见的下载链接列了出来(以2017为例)如果需要下载其他的可以仿照
| 数据集 | 下载链接 |
|---|---|
| 2017 Train images [118K/18GB] | http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip |
| 2017 Val images [5K/1GB] | http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip |
| 2017 Test images [41K/6GB] | http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip |
| 2017 Train/Val annotations [241MB] | http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip |
如果本地下载很慢(我试的时候挺快),可以用百度网盘的离线下载,打开百度网盘,点击离线下载,将上述链接输入,就可以保存到网盘了(也需要一点时间)

如果是需要在服务器上进行跑实验,可以直接通过wget+下载链接,
例如:
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
实测速度emmm
(其实这就属于linux的命令了,只要是把链接输入到浏览器能够直接下载的,那这个命令就可以用,其他数据集下载也可以参考这样)
也可以用aria2工具,一个命令行下载器(详细的介绍,可以参考:Aria2 安装和使用全教程)
在这里就用他的基本用法:
sudo apt-get install aria2 # sudo安装
# aria2c -c <url> #<url>即为官网下载地址
aria2c -c http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
实测速度会快一点……
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我正在编写一个小脚本来定位aws存储桶中的特定文件,并创建一个临时验证的url以发送给同事。(理想情况下,这将创建类似于在控制台上右键单击存储桶中的文件并复制链接地址的结果)。我研究过回形针,它似乎不符合这个标准,但我可能只是不知道它的全部功能。我尝试了以下方法:defauthenticated_url(file_name,bucket)AWS::S3::S3Object.url_for(file_name,bucket,:secure=>true,:expires=>20*60)end产生这种类型的结果:...-1.amazonaws.com/file_path/file.zip.A
当我尝试安装Ruby时遇到此错误。我试过查看this和this但无济于事➜~brewinstallrubyWarning:YouareusingOSX10.12.Wedonotprovidesupportforthispre-releaseversion.Youmayencounterbuildfailuresorotherbreakages.Pleasecreatepull-requestsinsteadoffilingissues.==>Installingdependenciesforruby:readline,libyaml,makedepend==>Installingrub
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流,在人体运动的基础上,添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供,数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照:https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming,开始向Unity3D广播数据;MotionVenus中设置->选项选择Unit
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我正在尝试在Rails上安装ruby,到目前为止一切都已安装,但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时,我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf