准备 COCO 数据集

COCO 是一个大型的目标检测、分割和图像描述数据集。本教程将介绍在 GluonCV 中为目标跟踪准备此数据集的步骤。

提示

下载和提取此数据集需要 42.7 GB 的磁盘空间。由于性能更好，建议使用 SSD 而非 HDD。

准备数据集所需的总时间取决于你的互联网速度和磁盘性能。例如，在带有 EBS 的 AWS EC2 上通常需要 20 分钟。

准备数据集

我们需要从 COCO 下载以下四个文件

文件名	大小	SHA-1
train2017.zip	18 GB	10ad623668ab00c62c096f0ed636d6aff41faca5
val2017.zip	778 MB	4950dc9d00dbe1c933ee0170f5797584351d2a41
annotations_trainval2017.zip	241 MB	8551ee4bb5860311e79dace7e79cb91e432e78b3
stuff_annotations_trainval2017.zip	401 MB	e7aa0f7515c07e23873a9f71d9095b06bcea3e12

下载和解压这些文件的最简单方法是下载辅助脚本，我们建议运行包含数据集下载和数据处理的命令 mscoco_tracking.py，然后运行以下命令

最简单的方法是运行此脚本

下载 脚本: coco_tracking.py

python mscoco_tracking.py