COCO（Common Objects in Context）是一个大规模的用于对象检测、分割和字幕生成的数据集，其相关信息总结如下： 1. 重要通知 - LVIS 2021挑战赛和研讨会将在ICCV举行，2021年无COCO挑战赛，鼓励参与LVIS 2021挑战赛。 - 与开源工具FiftyOne合作，便于下载、可视化和评估COCO，FiftyOne可作为模型分析的评估工具。 2. 数据集特点 - 包含330K图像（超200K已标注）、150万个对象实例、80个对象类别、91个stuff类别、每张图像5条字幕、250,000个带关键点的人。 - 具有对象分割、上下文识别、超像素stuff分割等功能。 3. 协作团队：由来自谷歌大脑、微软研究院、加州理工学院、谷歌、TTI - 芝加哥、康奈尔理工学院、WaveOne公司、FAIR、佐治亚理工学院、卡内基梅隆大学等机构的人员组成。 4. 赞助方：包括CVDF、微软、facebook、Mighty Ai等。 5. 相关资源：可下载描述该数据集的论文，网站上还展示了一些数据集示例。

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