COCO スタッフ セグメンテーション タスクは、主に物クラス (人、車、象) を解決するターゲット検出タスクと比較して、物クラス (草、壁、空) に重点を置いた、物クラスのセマンティック セグメンテーション技術レベルの向上を目的としています。 ）。

COCO スタッフは、通常はパーツで構成される特定のサイズと形状のオブジェクトを指しますが、スタッフ クラスは、特定または一意の空間範囲と形状を持たず、細かいスケールの属性の均一または繰り返しパターンによって定義される背景です。そのうち、Stuff は COCO の約 66% ピクセルをカバーしており、これにより、シーンの種類、考えられるカテゴリと場所、シーンの幾何学的特性など、画像の重要な側面を解釈して理解することができます。