COCO 数据集：用于计算机视觉的标注图像集合

COCO 数据集是由微软研究院提出，并于 2015 年在欧洲计算机视觉大会 (ECCV) 上发表的论文 'Microsoft COCO: Common Objects in Context' 中引入的。它是一个大型的、标注的图像数据集，包含各种常见物体和场景，用于训练和评估计算机视觉模型。

该数据集包含超过 33 万张图像，其中包含超过 250 万个标注的物体，并涵盖了 80 个不同类别。COCO 数据集还包括图像描述、关键点检测、图像分割等多种标注信息，使其成为计算机视觉领域中一个非常有价值的资源。

COCO 数据集的出现极大地促进了计算机视觉领域的发展，特别是物体检测、图像分割、图像描述等任务。许多知名的人工智能研究机构和公司都使用 COCO 数据集来训练和评估他们的模型，例如 Google、Facebook、Microsoft 等。

您可以通过以下链接访问 COCO 数据集的论文：

'https://arxiv.org/abs/1405.0312'