مجموعة بيانات COCO

The COCO (Common Objects in Context) dataset is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. It is designed to encourage research on a wide variety of object categories and is commonly used for benchmarking computer vision models. It is an essential dataset for researchers and developers working on object detection, segmentation, and pose estimation tasks.

شاهد: Ultralytics نظرة عامة على مجموعة بيانات COCO

نماذج COCO المدربة مسبقا

الميزات الرئيسية

• يحتوي COCO على 330 ألف صورة ، مع 200 ألف صورة تحتوي على تعليقات توضيحية لمهام اكتشاف الكائنات والتجزئة والتسميات التوضيحية.
• تتكون مجموعة البيانات من 80 فئة من الكائنات ، بما في ذلك الأشياء الشائعة مثل السيارات والدراجات ، بالإضافة إلى فئات أكثر تحديدا مثل المظلات وحقائب اليد والمعدات الرياضية.
• تتضمن التعليقات التوضيحية مربعات إحاطة الكائن وأقنعة التجزئة والتعليقات التوضيحية لكل صورة.
• COCO provides standardized evaluation metrics like mean Average Precision (mAP) for object detection, and mean Average Recall (mAR) for segmentation tasks, making it suitable for comparing model performance.

هيكل مجموعة البيانات

تنقسم مجموعة بيانات COCO إلى ثلاث مجموعات فرعية:

1. Train2017: تحتوي هذه المجموعة الفرعية على 118 ألف صورة لنماذج اكتشاف الكائنات التدريبية وتقسيمها وشرحها.
2. Val2017: تحتوي هذه المجموعة الفرعية على صور بدقة 5K تستخدم لأغراض التحقق من الصحة أثناء تدريب النموذج.
3. Test2017: تتكون هذه المجموعة الفرعية من 20 ألف صورة تستخدم لاختبار النماذج المدربة وقياسها. التعليقات التوضيحية للحقيقة الأساسية لهذه المجموعة الفرعية غير متاحة للجمهور، ويتم إرسال النتائج إلى خادم تقييم COCO لتقييم الأداء.

التطبيقات

The COCO dataset is widely used for training and evaluating deep learning models in object detection (such as YOLO, Faster R-CNN, and SSD), instance segmentation (such as Mask R-CNN), and keypoint detection (such as OpenPose). The dataset's diverse set of object categories, large number of annotated images, and standardized evaluation metrics make it an essential resource for computer vision researchers and practitioners.

مجموعة البيانات YAML

يتم استخدام ملف YAML (لغة ترميز أخرى) لتحديد تكوين مجموعة البيانات. يحتوي على معلومات حول مسارات مجموعة البيانات والفئات والمعلومات الأخرى ذات الصلة. في حالة مجموعة بيانات COCO ، فإن coco.yaml يتم الاحتفاظ بالملف في https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO 2017 dataset https://cocodataset.org by Microsoft
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco  ← downloads here (20.1 GB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco # dataset root dir
train: train2017.txt # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val2017.txt # val images (relative to 'path') 5000 images
test: test-dev2017.txt # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794

# Classes
names:
  0: person
  1: bicycle
  2: car
  3: motorcycle
  4: airplane
  5: bus
  6: train
  7: truck
  8: boat
  9: traffic light
  10: fire hydrant
  11: stop sign
  12: parking meter
  13: bench
  14: bird
  15: cat
  16: dog
  17: horse
  18: sheep
  19: cow
  20: elephant
  21: bear
  22: zebra
  23: giraffe
  24: backpack
  25: umbrella
  26: handbag
  27: tie
  28: suitcase
  29: frisbee
  30: skis
  31: snowboard
  32: sports ball
  33: kite
  34: baseball bat
  35: baseball glove
  36: skateboard
  37: surfboard
  38: tennis racket
  39: bottle
  40: wine glass
  41: cup
  42: fork
  43: knife
  44: spoon
  45: bowl
  46: banana
  47: apple
  48: sandwich
  49: orange
  50: broccoli
  51: carrot
  52: hot dog
  53: pizza
  54: donut
  55: cake
  56: chair
  57: couch
  58: potted plant
  59: bed
  60: dining table
  61: toilet
  62: tv
  63: laptop
  64: mouse
  65: remote
  66: keyboard
  67: cell phone
  68: microwave
  69: oven
  70: toaster
  71: sink
  72: refrigerator
  73: book
  74: clock
  75: vase
  76: scissors
  77: teddy bear
  78: hair drier
  79: toothbrush

# Download script/URL (optional)
download: |
  from ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  url = 'https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/'
  urls = [url + ('coco2017labels-segments.zip' if segments else 'coco2017labels.zip')]  # labels
  download(urls, dir=dir.parent)
  # Download data
  urls = ['http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip',  # 19G, 118k images
          'http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip',  # 1G, 5k images
          'http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip']  # 7G, 41k images (optional)
  download(urls, dir=dir / 'images', threads=3)

استخدام

To train a YOLO11n model on the COCO dataset for 100 epochs with an image size of 640, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

عينة من الصور والتعليقات التوضيحية

تحتوي مجموعة بيانات COCO على مجموعة متنوعة من الصور مع فئات كائنات مختلفة ومشاهد معقدة. فيما يلي بعض الأمثلة على الصور من مجموعة البيانات، بالإضافة إلى التعليقات التوضيحية المقابلة لها:

• صورة فسيفسائية: توضح هذه الصورة دفعة تدريب مكونة من صور مجموعة بيانات فسيفسائية. الفسيفساء هي تقنية تستخدم أثناء التدريب تجمع بين صور متعددة في صورة واحدة لزيادة تنوع الكائنات والمشاهد داخل كل دفعة تدريب. يساعد هذا في تحسين قدرة النموذج على التعميم على أحجام الكائنات المختلفة ونسب العرض إلى الارتفاع والسياقات.

يعرض المثال تنوع وتعقيد الصور في مجموعة بيانات COCO وفوائد استخدام الفسيفساء أثناء عملية التدريب.

الاستشهادات والشكر

إذا كنت تستخدم مجموعة بيانات COCO في أعمال البحث أو التطوير الخاصة بك ، فيرجى الاستشهاد بالورقة التالية:

@misc{lin2015microsoft,
      title={Microsoft COCO: Common Objects in Context},
      author={Tsung-Yi Lin and Michael Maire and Serge Belongie and Lubomir Bourdev and Ross Girshick and James Hays and Pietro Perona and Deva Ramanan and C. Lawrence Zitnick and Piotr Dollár},
      year={2015},
      eprint={1405.0312},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

نود أن نعرب عن تقديرنا لاتحاد COCO لإنشاء وصيانة هذا المورد القيم لمجتمع رؤية الكمبيوتر. لمزيد من المعلومات حول مجموعة بيانات COCO ومنشئيها، تفضل بزيارة موقع ويب مجموعة بيانات COCO.

الأسئلة المتداولة

ما هي مجموعة بيانات COCO ولماذا هي مهمة للرؤية الحاسوبية؟

The COCO dataset (Common Objects in Context) is a large-scale dataset used for object detection, segmentation, and captioning. It contains 330K images with detailed annotations for 80 object categories, making it essential for benchmarking and training computer vision models. Researchers use COCO due to its diverse categories and standardized evaluation metrics like mean Average Precision (mAP).

كيف يمكنني تدريب نموذج YOLO باستخدام مجموعة بيانات COCO؟

To train a YOLO11 model using the COCO dataset, you can use the following code snippets:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

راجع صفحة التدريب للحصول على مزيد من التفاصيل حول الوسائط المتاحة.

ما هي السمات الرئيسية لمجموعة بيانات COCO؟

تتضمن مجموعة بيانات COCO ما يلي:

• 330 ألف صورة، مع 200 ألف صورة مشروحة لاكتشاف الأجسام وتجزئتها والتعليق عليها.
• 80 فئة عناصر تتراوح من العناصر الشائعة مثل السيارات والحيوانات إلى عناصر محددة مثل حقائب اليد والمعدات الرياضية.
• مقاييس التقييم الموحدة لاكتشاف الكائنات (mAP) والتجزئة (متوسط متوسط الاسترجاع، mAR).
• تقنية الفسيفساء في دفعات التدريب لتعزيز تعميم النموذج عبر مختلف أحجام الأجسام والسياقات.

Where can I find pretrained YOLO11 models trained on the COCO dataset?

Pretrained YOLO11 models on the COCO dataset can be downloaded from the links provided in the documentation. Examples include:

• YOLO11n
• YOLO11s
• YOLO11m
• YOLO11l
• YOLO11x

تتنوع هذه النماذج من حيث الحجم، و mAP، وسرعة الاستدلال، مما يوفر خيارات لمختلف متطلبات الأداء والموارد.

كيف يتم تنظيم مجموعة بيانات COCO وكيف يمكنني استخدامها؟

تنقسم مجموعة بيانات COCO إلى ثلاث مجموعات فرعية:

1. تدريب 2017: 118 ألف صورة للتدريب.
2. Val2017: 5 آلاف صورة للتحقق من صحتها أثناء التدريب.
3. اختبار 2017: 20 ألف صورة لقياس النماذج المدربة. يجب تقديم النتائج إلى خادم تقييم COCO لتقييم الأداء.

يتوفر ملف تهيئة YAML الخاص بمجموعة البيانات على coco.yaml، والذي يحدد المسارات والفئات وتفاصيل مجموعة البيانات.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 11 days ago

التعليقات