COCO Stuff Segmentation Task 旨在推动 Stuff Class 的语义分割技术水平，相较于以解决 Thing Class（人、汽车、大象）为主的目标检测任务，此任务更专注于 Stuff Class（草、墙、天空）。

COCO Stuff 是指具有特定尺寸和形状的物体，其通常由部件组成，Stuff Class 则是由精细尺度属性的均匀或重复模式定义的背景，没有特定或独特的空间范围与形状。其中 Stuff 覆盖了 COCO 中约 66% 的像素，它使得我们能够解释和理解图像的重要方面：场景类型、可能存在的类别及位置、场景的几何属性。