有幾個資料集常常聽到，但時間一長就容易混淆忘記，現記錄如下。持續更新。
全稱the pascal visual object classes，也可簡稱voc。
**：主題：目標分類
版本：該競賽現已結束
**：主題：識別、分割
版本：
介紹：首先是每年的競賽：coco競賽從2023年開始，最初的競賽內容是detection和captioning，2023年加入keypoints，17年加入stuff，18年加入panotic。其中stuff的意思就是影象中的stuff class(grass, wall, sky)，因為以前著重的都是thing class(person, car, elephant)。而panotic則是全景分割，即既要理解thing stuff，又要理解thing class。
然後是各個競賽對應的標註：
表中可以看出每年的各個競賽所使用的資料集，後面藍色字是競賽內容和年份，前面是對應的資料集及標註。舉個例子，2023年的keypoint標註都可以在17年的annotation中找到，沒有改變過。
coco api用法：
2017的標註分這些檔案，裡面是標註資訊，分別對應著caption、detection和keypoint三個任務。
以python為例，匯入api的庫：
from pycocotools.coco import coco
# 匯入annofile檔案
datadir='..'
datatype='val2017'
annfile='{}/annotations/instances_{}.json'.format(datadir,datatype)
coco=coco(annfile)
# getcatids是乙個filter，用於獲得符合條件的類別的id
# loadcats的引數物件是類別的id，返回值是id對應的類別。
# 每個類別標註有兩類：name和supercategory，用coco.loadcats獲取所有cats後訪問。
cats = coco.loadcats(coco.getcatids())
nms=[cat['name'] for cat in cats]
print('coco categories: \n{}\n'.format(' '.join(nms)))
nms = set([cat['supercategory'] for cat in cats])
print('coco supercategories: \n{}'.format(' '.join(nms)))
主題：場景理解（分割）
版本：版本唯一，出自cvpr2016
**：主題：雨天場景下的目標檢測
介紹：rid是rain in driving，ris是rain in surveilance
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