COCO数据集，全称Common Objects in Context，是一个大规模的计算机视觉数据集，它包含了330,000张图像，这些图像涵盖了80个类别的物体，并且每张图像都有详细的标注信息。这些标注信息不仅包括物体的边界框，还包括分割掩码和图像描述。COCO数据集是计算机视觉领域中用于对象检测、实例分割和图像描述任务的重要资源，它提供了标准化的评估指标，如平均精度均值（mAP）用于对象检测，平均召回均值（mAR）用于分割任务，这使得研究人员能够方便地比较不同模型的性能。
COCO数据集由三个子集构成：Train2017、Val2017和Test2017。Train2017子集包含了118万张图像，用于模型的训练；Val2017子集包含了5,000张图像，用于模型的验证；Test2017子集包含了20,000张图像，用于模型的测试和基准测试。Test2017子集的标注信息并不公开，研究人员需要将测试结果提交到COCO评估服务器以评估模型性能。
使用COCO数据集训练计算机视觉模型是一个复杂但非常有价值的过程。例如，可以使用以下Python代码片段来训练一个YOLO模型。首先，需要导入YOLO类，并加载一个预训练的模型（推荐用于训练）。然后，可以使用train方法来训练模型，指定数据集配置文件、训练周期数和图像大小。
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO(
"yolo11n.pt"
)
# 加载一个预训练的模型（推荐用于训练）
# 训练模型
results = model.train(
data="coco.yaml",
epochs=100,
imgsz=640
)
# 从预训练的*.pt模型开始训练
yolo detect train
data=coco.yaml
model=yolo11n.pt
epochs=100
imgsz=640
COCO数据集的特点包括：
- 包含330万张图像，其中200万张图像有物体检测、分割和描述的标注。
- 涵盖从汽车、动物等常见物体到背包、体育器材等特定物体的80个物体类别。
- 提供对象检测（mAP）和分割（mAR）的标准化评估指标。
- 使用马赛克技术在训练批次中结合多张图像，以增加模型对不同物体大小、比例和上下文的泛化能力。