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为YOLOv5搭建COCO数据集训练、验证和测试环境
CoCo数据集下载

一、coco数据集

1. 简介

MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软2014年的Microsoft COCO数据集，主要用于目标检测，图像分割，姿态估计等，共有80个类

MSCOCO 是具有80个类别的大规模数据集，其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含 118287, 5000 和 40670张图片，总大小约25g。其中测试数据集没有标注信息，所以注释部分只有训练和验证的。
关于COCO的测试集:2017年COCO测试集包含〜40K个测试图像。 测试集被分成两个大致相同大小的split约20K的图像：test-dev 和test-challenge。

Test-Dev：test-dev split 是在一般情况下测试的默认测试数据。通常应该在test-dev集中报告论文的结果，以便公正公开比较。
Test-Challenge：test-challenge split被用于每年托管的COCO挑战

2. 下载

(1) 官网
第一种方法肯定是官网，来到下载页面：官网

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) 其他下载方式
CoCo数据集下载
Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

3.解压后的数据

下载后，依据https://github.com/cocodataset/cocoapi 的要求，将图片解压到coco/images/，如下图所示。

下载并按路径要求解压图片
接着下载标注文件annotations_trainval2017.zip，并按cocoapi 的要求，将标注文件解压到coco/annotations/

下载并按路径要求解压标注，其中用于目标检测的是：instances_val2017.json和instances_train2017.json

4. COCO数据集(.json)训练格式转换成YOLO格式(.txt)

详细！正确！COCO数据集（.json）训练格式转换成YOLO格式（.txt）
yolov5的数据集格式 ：COCO数据集转换成yolov5训练的数据集格式代码