COCO全称是Common Objects in Contenxt，由微软研究院和几位高校老师合作发布的图像数据集。最早的版本是2015年发布，2107年发布了新的版本。

各个版本的记录数如下：

COCO数据集十分著名，也和历年的学术会议挑战赛有关。不同年份的数据集也被用来测试不同任务。这些数据支持的任务包括图像检测（Detection）、图像描述（Captioning）、关键点（keypoint）、具有特定尺寸和形状的物体（COCO Stuff ）、全景分割（Panoptic Segmentation）等。

这份数据的标注也很详细。具体来说：

• 150万个对象实例
• 80个对象类别
• 91个特定尺寸和形状的类别
• 每个图片包含5个描述
• 25万个带关键点的人物

需要注意的是：

1. 部分图片没有标注；
2. COCO 2014和2017数据集使用相同的图像集，但训练集、验证集和测试集的划分不同；
3. 测试拆分没有任何标注，只有图像；
4. 数据集总共定义了91个类，但只使用了80个类；
5. 全景注释定义了200个类，但只使用133个。

官方下载地址： https://cocodataset.org/#download 

GitHub地址： https://github.com/cocodataset/cocodataset.github.io 

PapersWithCode地址： https://deepai.org/dataset/coco