مجموعة بيانات COCO8

مقدمة

Ultralytics COCO8 عبارة عن مجموعة بيانات صغيرة ولكنها متعددة الاستخدامات للكشف عن الأجسام، وتتكون من أول 8 صور من مجموعة بيانات COCO Train 2017، 4 للتدريب و4 للتحقق من صحة الصور. تُعد مجموعة البيانات هذه مثالية لاختبار نماذج اكتشاف الأجسام وتصحيحها، أو لتجربة مناهج اكتشاف جديدة. مع وجود 8 صور، فهي صغيرة بما يكفي لإمكانية إدارتها بسهولة، ولكنها متنوعة بما يكفي لاختبار خطوط أنابيب التدريب بحثًا عن الأخطاء والعمل بمثابة فحص للعقل قبل تدريب مجموعات بيانات أكبر.

شاهد: Ultralytics نظرة عامة على مجموعة بيانات COCO

مجموعة البيانات هذه مخصصة للاستخدام مع Ultralytics HUB و. YOLO11.

مجموعة البيانات YAML

يُستخدم ملف YAML (لغة ترميز أخرى) لتعريف تكوين مجموعة البيانات. وهو يحتوي على معلومات حول مسارات مجموعة البيانات وفئاتها والمعلومات الأخرى ذات الصلة. في حالة مجموعة بيانات COCO8، فإن ملف coco8.yaml يتم الاحتفاظ بالملف في https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8  ← downloads here (1 MB)

# 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/coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)

# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8.zip

الاستخدام

لتدريب نموذج YOLO11n على مجموعة بيانات COCO8 لـ 100 حلقة تدريبية بحجم صورة 640، يمكنك استخدام مقتطفات التعليمات البرمجية التالية. للحصول على قائمة شاملة بالوسائط المتاحة، راجع صفحة تدريب النموذج.

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="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

عينة من الصور والتعليقات التوضيحية

فيما يلي بعض الأمثلة على صور من مجموعة بيانات COCO8، إلى جانب التعليقات التوضيحية المقابلة لها:

• صورة فسيفساء: توضح هذه الصورة دفعة تدريب مكونة من صور مجموعة بيانات موزاييك. الفسيفساء هي تقنية تُستخدم أثناء التدريب تدمج صورًا متعددة في صورة واحدة لزيادة تنوع الأجسام والمشاهد داخل كل دفعة تدريب. يساعد ذلك في تحسين قدرة النموذج على التعميم على أحجام الأجسام المختلفة ونسب أبعادها وسياقاتها.

يعرض المثال تنوع وتعقيد الصور في مجموعة بيانات COCO8 وفوائد استخدام الفسيفساء أثناء عملية التدريب.

الاستشهادات والشكر والتقدير

إذا كنت تستخدم مجموعة بيانات COCO في عملك البحثي أو التطويري، يرجى 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}
}

نودّ أن نعرب عن تقديرنا لاتحاد COCO Consortium على إنشاء هذا المورد القيّم لمجتمع الرؤية الحاسوبية والحفاظ عليه. لمزيد من المعلومات حول مجموعة بيانات COCO ومنشئيها، يرجى زيارة الموقع الإلكتروني لمجموعة بيانات COCO.

الأسئلة الشائعة

فيمَ تُستخدم مجموعة بيانات Ultralytics COCO8؟

مجموعة بيانات Ultralytics COCO8 عبارة عن مجموعة بيانات مدمجة ومتعددة الاستخدامات للكشف عن الأجسام، وتتكون من أول 8 صور من مجموعة بيانات COCO التدريبية لعام 2017، مع 4 صور للتدريب و4 للتحقق من صحة الصور. وهي مصممة لاختبار نماذج الكشف عن الأجسام وتصحيحها وتجربة مناهج الكشف الجديدة. على الرغم من صغر حجمها، توفر COCO8 تنوعًا كافيًا لتعمل بمثابة فحص سلامة خطوط أنابيب التدريب قبل نشر مجموعات بيانات أكبر. لمزيد من التفاصيل، اطلع على مجموعة بيانات COCO8.

كيف يمكنني تدريب نموذج YOLO11 باستخدام مجموعة بيانات COCO8؟

لتدريب نموذج YOLO11 باستخدام مجموعة بيانات COCO8، يمكنك استخدام الأوامر Python أو CLI . إليك كيف يمكنك البدء:

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="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

للاطلاع على قائمة شاملة بالوسائط المتاحة، راجع صفحة التدريب النموذجي.

لماذا يجب أن أستخدم Ultralytics HUB لإدارة تدريب COCO8 الخاص بي؟

Ultralytics HUB هي أداة ويب شاملة مصممة لتبسيط تدريب ونشر نماذج YOLO ، بما في ذلك نماذج Ultralytics YOLO11 على مجموعة بيانات COCO8. وهي توفر التدريب السحابي، والتتبع في الوقت الحقيقي، وإدارة مجموعة البيانات بسلاسة. تتيح لك HUB بدء التدريب بنقرة واحدة وتجنب تعقيدات الإعدادات اليدوية. اكتشف المزيد حول Ultralytics HUB وفوائده.

ما هي فوائد استخدام زيادة الفسيفساء في التدريب باستخدام مجموعة بيانات COCO8؟

تدمج زيادة الفسيفساء، التي تم عرضها في مجموعة بيانات COCO8، صورًا متعددة في صورة واحدة أثناء التدريب. تزيد هذه التقنية من تنوع الأجسام والمشاهد في كل دفعة تدريب، مما يحسن قدرة النموذج على التعميم عبر أحجام الأجسام المختلفة ونسب أبعادها وسياقاتها. ينتج عن ذلك نموذج أكثر قوة للكشف عن الأجسام. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل التدريب.

كيف يمكنني التحقق من صحة نموذجي YOLO11 الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات COCO8؟

يمكن إجراء التحقق من صحة نموذجك YOLO11 المدرب على مجموعة بيانات COCO8 باستخدام أوامر التحقق من صحة النموذج. يمكنك استدعاء وضع التحقق من الصحة عبر البرنامج النصي CLI أو Python لتقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس دقيقة. للحصول على تعليمات مفصلة، قم بزيارة صفحة التحقق من الصحة.

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 2 شهر

التعليقات