COCO（上下文中的常见物体）数据集是一个全面且大规模的数据集，专门为目标检测、分割以及图像字幕生成任务而设计。它于 2014 年首次发布，迅速成为计算机视觉领域中用于评估机器学习算法的一个广为人知且备受欢迎的基准。
COCO 数据集包含超过 20 万张图像。每张图像都经过精心标注，涵盖了 50 多个不同的目标类别，并且包含了超过 100 万个目标实例。该数据集中的图像具有显著的多样性，展示了从日常生活的各个方面提取的大量目标和场景，比如人类、动物、各类车辆以及常见的家居用品。
除了目标标注之外，COCO 数据集还为每张图像提供了详细的说明。这些说明对图像中存在的目标进行描述，并阐述了它们在场景中的相互关系。这种丰富的标注方案使得 COCO 数据集成为开发和测试目标检测与分割模型，以及探索自然语言处理技术的宝贵资源。
COCO 数据集最显著的两个特点是其庞大的规模和广泛的多样性。这些特点使得机器学习模型能够在广泛的目标类别和现实场景上进行训练。这一点非常重要，因为在目标检测和分割的实际应用中，能够在各种各样的环境中识别目标通常是一项关键要求。