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COCO

Die COCO (Common Objects in Context) ist ein umfangreicher Datensatz zur Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung. Er wurde entwickelt, um die Forschung an einer Vielzahl von Objektkategorien zu fördern und wird häufig zum Benchmarking von Computer-Vision-Modellen verwendet. Er ist ein wesentlicher Datensatz für Forscher und Entwickler, die an Objekterkennung, Segmentierung und Posenschätzung arbeiten.



Ansehen: Ultralytics COCO Übersicht

COCO Modelle

ModellGröße
(Pixel)		mAPval
50-95		Geschwindigkeit
CPU ONNX
(ms)		Geschwindigkeit
T4 TensorRT10
(ms)		Parameter
(M)		FLOPs
(B)
YOLO11n64039.556.1 ± 0.81.5 ± 0.02.66.5
YOLO11s64047.090.0 ± 1.22.5 ± 0.09.421.5
YOLO11m64051.5183.2 ± 2.04.7 ± 0.120.168.0
YOLO11l64053.4238.6 ± 1.46.2 ± 0.125.386.9
YOLO11x64054.7462.8 ± 6.711.3 ± 0.256.9194.9

Hauptmerkmale

  • COCO enthält 330.000 Bilder, von denen 200.000 mit Anmerkungen zur Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung versehen sind.
  • Der Datensatz umfasst 80 Objektkategorien, darunter gängige Objekte wie Autos, Fahrräder und Tiere, sowie spezifischere Kategorien wie Regenschirme, Handtaschen und Sportgeräte.
  • Annotationen umfassen Objektbegrenzungsrahmen, Segmentierungsmasken und Beschriftungen für jedes Bild.
  • COCO bietet standardisierte Bewertungsmetriken wie die mittlere durchschnittliche PräzisionmAP) für die Objekterkennung und den mittleren durchschnittlichen Wiedererkennungswert ( mAR) für Segmentierungsaufgaben und eignet sich daher für den Vergleich der Modellleistung.

Dataset-Struktur

Der COCO ist in drei Teilmengen aufgeteilt:

  1. Train2017: Diese Teilmenge enthält 118.000 Bilder zum Trainieren von Modellen für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschrift.
  2. Val2017: Dieser Teildatensatz umfasst 5.000 Bilder, die während des Modelltrainings für Validierungszwecke verwendet werden.
  3. Test2017: Dieser Teilsatz besteht aus 20.000 Bildern, die zum Testen und Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Die Ground-Truth-Kommentare für diese Teilmenge sind nicht öffentlich zugänglich, und die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO übermittelt.

Anwendungen

Der COCO wird häufig zum Trainieren und Evaluieren von Deep-Learning-Modellen für die Objekterkennung verwendet (z. B. Ultralytics YOLO, Faster R-CNN und SSD), Instanzsegmentierung (wie Mask R-CNN) und Keypoint-Erkennung (wie OpenPose). Die vielfältigen Objektkategorien des Datensatzes, die große Anzahl kommentierter Bilder und die standardisierten Bewertungsmetriken machen ihn zu einer unverzichtbaren Ressource für Forscher und Praktiker im Bereich Computer Vision.

Datensatz-YAML

Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird zur Definition der Datensatzkonfiguration verwendet. Sie enthält Informationen über die Pfade des Datasets, die Klassen und andere relevante Informationen. Im Falle des COCO ist die Datei coco.yaml Datei wird verwaltet unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

ultralyticsyaml

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/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: 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 pathlib import Path

  from ultralytics.utils import ASSETS_URL
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  urls = [ASSETS_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)

Nutzung

Um ein YOLO11n-Modell auf dem COCO für 100 Epochen mit einer Bildgröße von 640 zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite Modelltraining.

Trainingsbeispiel

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

sample_images und Anmerkungen

Der COCO enthält eine Vielzahl von Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem Datensatz mit den entsprechenden Anmerkungen:

Beispielbild des Datensatzes

  • Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainings-Batch, der aus Mosaik-Datensatzbildern besteht. Mosaicing ist eine Technik, die während des Trainings verwendet wird und mehrere Bilder zu einem einzigen Bild kombiniert, um die Vielfalt der Objekte und Szenen innerhalb jedes Trainings-Batch zu erhöhen. Dies trägt dazu bei, die Fähigkeit des Modells zu verbessern, auf verschiedene Objektgrößen, Seitenverhältnisse und Kontexte zu generalisieren.

Das Beispiel verdeutlicht die Vielfalt und Komplexität der Bilder im COCO und die Vorteile der Mosaikbildung während des Trainingsprozesses.

Zitate und Danksagungen

Wenn Sie den COCO in Ihrer Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwenden, zitieren Sie bitte das folgende Papier:

@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}
}

Wir möchten dem COCO für die Erstellung und Pflege dieser wertvollen Ressource für die Computer Vision Community danken. Weitere Informationen über den COCO und seine Ersteller finden Sie auf der Website desCOCO .

FAQ

Was ist der COCO und warum ist er für die Computer Vision wichtig?

Der COCO (Common Objects in Context) ist ein umfangreicher Datensatz, der für die Erkennung, Segmentierung und Beschriftung von Objekten verwendet wird. Er enthält 330.000 Bilder mit detaillierten Beschriftungen für 80 Objektkategorien, was ihn für das Benchmarking und das Training von Computer-Vision-Modellen unentbehrlich macht. Forscher nutzen COCO aufgrund seiner vielfältigen Kategorien und standardisierten Bewertungsmetriken wie der mittleren durchschnittlichen PräzisionmAP).

Wie kann ich ein YOLO mit dem COCO trainieren?

Um ein YOLO11 mit dem COCO zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden:

Trainingsbeispiel

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

Weitere Informationen zu den verfügbaren Argumenten finden Sie auf der Trainingsseite.

Was sind die wichtigsten Merkmale des COCO ?

Der COCO umfasst:

  • 330.000 Bilder, von denen 200.000 für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschrift annotiert wurden.
  • 80 Objektkategorien, die von gängigen Artikeln wie Autos und Tieren bis hin zu spezifischen wie Handtaschen und Sportgeräten reichen.
  • Standardisierte Bewertungsmetriken für die ObjekterkennungmAP) und Segmentierung (mean Average Recall, mAR).
  • Mosaicing-Technik in Trainings-Batches, um die Modellgeneralisierung über verschiedene Objektgrößen und -kontexte hinweg zu verbessern.

Wo kann ich YOLO11 finden, die mit dem COCO trainiert wurden?

Vortrainierte YOLO11 für den COCO können über die in der Dokumentation angegebenen Links heruntergeladen werden. Beispiele umfassen:

Diese Modelle variieren in Größe, mAP und Inferenzgeschwindigkeit und bieten Optionen für unterschiedliche Leistungs- und Ressourcenanforderungen.

Wie ist der COCO aufgebaut und wie kann ich ihn nutzen?

Der COCO ist in drei Teilmengen aufgeteilt:

  1. Train2017: 118.000 Bilder für das Training.
  2. Val2017: 5.000 Bilder zur Validierung während des Trainings.
  3. Test2017: 20K Bilder für das Benchmarking trainierter Modelle. Die Ergebnisse müssen zur Leistungsbewertung an den COCO übermittelt werden.

Die YAML-Konfigurationsdatei des Datensatzes ist unter coco.yaml verfügbar, in der Pfade, Klassen und Details des Datensatzes definiert sind.



📅 Erstellt vor 2 Jahren ✏️ Aktualisiert vor 8 Monaten
glenn-jocherRizwanMunawarjk4eambitious-octopusUltralyticsAssistantMatthewNoyce

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