文章目录
1.介绍
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
; 2.下载
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
2.1 官网
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
; 2.2 百度网盘
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）
; 2.3 下载到linux服务器
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
aria2c -c http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
实测速度会快一点……
Original: https://blog.csdn.net/ji_meng/article/details/124959983
Author: nanyidev
Title: CoCo数据集下载
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