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COCO2017|计算机视觉数据集|实例分割数据集

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魔搭社区2025-04-25 更新2024-05-15 收录
计算机视觉
实例分割
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https://modelscope.cn/datasets/PAI/COCO2017
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资源简介:
## 数据集描述 COCO2017数据集,[官方地址](http://cocodataset.org/)。 ### 数据集简介 COCO2017包含训练集118287张,验证集5000张,80类。此外,该仓库还提供了一个训练子集(25504张)。 ### 数据集支持的任务 实例分割。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 目录结构 ``` COCO2017train ├── annotations │ └── instances_train2017.json └── train2017 COCO2017subtrain ├── annotations │ └── instances_subtrain2017.json └── subtrain2017 COCO2017val ├── annotations │ └── instances_val2017.json └── val2017 ``` COCO的实例分割标注字段如下,完整的细节可参考[这里](https://cocodataset.org/#format-data): ``` { "images": [image], "annotations": [annotation], "categories": [category] } image = { "id": int, "width": int, "height": int, "file_name": str, } annotation = { "id": int, "image_id": int, "category_id": int, "segmentation": RLE or [polygon], "area": float, "bbox": [x,y,width,height], "iscrowd": 0 or 1, } categories = [{ "id": int, "name": str, "supercategory": str, }] ``` ### 数据集加载方式 本仓库目前提供了训练集、验证集和一个训练子集的下载。 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode dataset_train = MsDataset.load('COCO2017_Instance_Segmentation', split='train', download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD) dataset_subtrain = MsDataset.load('COCO2017_Instance_Segmentation', split='subtrain', download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD) dataset_val = MsDataset.load('COCO2017_Instance_Segmentation', split='validation', download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD) print(dataset_train.config_kwargs) print(dataset_subtrain.config_kwargs) print(dataset_val.config_kwargs) ``` ## 数据集版权信息 本数据集遵循Creative Commons Attribution 4.0 License,更多的版权、授权使用信息请参考[这里](https://cocodataset.org/#termsofuse)。 ## 引用方式 ``` @inproceedings{lin2014microsoft, title={Microsoft coco: Common objects in context}, author={Lin, Tsung-Yi and Maire, Michael and Belongie, Serge and Hays, James and Perona, Pietro and Ramanan, Deva and Doll{\'a}r, Piotr and Zitnick, C Lawrence}, booktitle={European conference on computer vision}, pages={740--755}, year={2014}, organization={Springer} } ```
提供机构:
maas
创建时间:
2023-09-21
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地表温度(Land surface temperature, LST)是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现,又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此,地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提,还是众多模型的直接输入参数,在许多领域有广泛的应用,如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化,学术界对卫星遥感的全天候地表温度(All-weather LST)具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性,最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时,该数据集在白天和夜间的平均偏差(MBE)为0.09K和-0.03K,偏差标准差(STD)为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明,其MBE为-2.26K至1.73K,RMSE为0.80K至3.68K,且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2023年;空间范围包括我国陆域的主要区域(包含港澳台地区,暂不包含我国南海诸岛)及周边区域(72°E-135°E,19°N-55°N)。本数据集的缩写名为TRIMS LST(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST),以便用户使用。需要说明的是,TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP(中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2023)V2)同步在国家青藏高原科学数据中心发布,以减少相关用户数据下载和处理的工作量。

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