COCO 数据集即 Microsoft COCO（Common Objects in Context）数据集，是由微软开发维护的，在计算机视觉领域非常权威和官方。以下是其相关介绍：

• 规模庞大：拥有超过 330K 张图像，其中 220K 张是有标注的图像，包含 150 万个目标，80 个目标类别如行人、汽车、大象等，91 种材料类别如草、墙、天空等，还有 250,000 个带关键点标注的行人。

• 任务多样：可用于图像检测、语义分割、图像标题生成、目标检测、关键点检测等多种计算机视觉任务。

• 来源广泛：图像主要来源于日常生活场景，包括各种环境下的常见物体，如街道、室内、公园等场所的人物、车辆、动物、家具等。

• 版本更新：2014 年发布第一版，包含 164k 张图像，分为训练集（83k）、验证集（41k）和测试集（41k）。2015 年新增了 81k 张图像的测试集。2017 年对训练 / 验证集分割进行了更改，变为 118k/5k。

• 标注丰富：为每个目标物体提供精确的边界框信息，用于训练模型识别图像中不同物体的位置和类别；为每张图像提供了与之相关的自然语言描述，用于支持图文匹配、图像描述生成等跨模态任务。

• 公开开放：COCO 数据集是完全公开的，研究人员可以自由下载和使用，并且可以根据自己的需求对数据进行修改、扩展和再利用，为计算机视觉领域的研究和开发提供了极大的便利，促进了学术交流和技术共享。

COCO 数据集的官方网站是：COCO - Common Objects in Context