COCO Datensatz

Der COCO (Common Objects in Context) Datensatz ist ein groß angelegter Datensatz für Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung. 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 unverzichtbarer Datensatz für Forscher und Entwickler, die an Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Pose-Estimation-Aufgaben arbeiten.

Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview

COCO vortrainierte Modelle

Modell	Größe ^(Pixel)	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	Geschwindigkeit ^{CPU ONNX (ms)}	Geschwindigkeit ^{T4 TensorRT10 (ms)}	Params ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	193.9

Hauptmerkmale

COCO enthält 330.000 Bilder, wobei 200.000 Bilder Annotationen für Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Bildbeschriftungsaufgaben aufweisen.
Der Datensatz umfasst 80 Objektkategorien, darunter gängige Objekte wie Autos, Fahrräder und Tiere sowie spezifischere Kategorien wie Regenschirme, Handtaschen und Sportausrüstung.
Die Annotationen enthalten Objekt-Bounding-Boxes, Segmentierungsmasken und Beschriftungen für jedes Bild.
COCO bietet standardisierte Bewertungsmetriken wie mean Average Precision (mAP) für die Objekterkennung und mean Average Recall (mAR) für Segmentierungsaufgaben, wodurch er sich gut für den Vergleich der Modellleistung eignet.

Datensatzstruktur

Der COCO Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:

Train2017: Diese Teilmenge enthält 118.000 Bilder für das Training von Modellen zur Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung.
Val2017: Diese Teilmenge umfasst 5.000 Bilder, die während des Modelltrainings zur Validierung verwendet werden.
Test2017: Diese Teilmenge besteht aus 20.000 Bildern, die zum Testen und Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Die Ground-Truth-Annotationen für diese Teilmenge sind nicht öffentlich verfügbar, und die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO evaluation server übermittelt.

Anwendungen

Der COCO Datensatz wird häufig zum Training und zur Evaluierung von Deep Learning Modellen in der Objekterkennung (wie Ultralytics YOLO, Faster R-CNN und SSD), Instanzsegmentierung (wie Mask R-CNN) und Keypoint-Erkennung (wie OpenPose) verwendet. Die vielfältigen Objektkategorien des Datensatzes, die große Anzahl annotierter Bilder und die standardisierten Bewertungsmetriken machen ihn zu einer unverzichtbaren Ressource für Computer Vision Forscher und Praktiker.

Datensatz-YAML

Eine YAML (Yet Another Markup Language) Datei wird verwendet, um die Konfiguration des Datensatzes zu definieren. Sie enthält Informationen über die Pfade des Datensatzes, die Klassen und weitere relevante Informationen. Im Falle des COCO Datensatzes wird die coco.yaml Datei unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml gepflegt.

ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml

# 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)

Verwendung

Um ein YOLO26n Modell auf dem COCO Datensatz für 100 Epochen mit einer Bildgröße von 640 zu trainieren, kannst du die folgenden Code-Snippets verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente findest du auf der Training Seite des Modells.

Trainingsbeispiel

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

Beispielbilder und Annotationen

Der COCO Datensatz enthält eine vielfältige Sammlung von Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem Datensatz zusammen mit ihren entsprechenden Annotationen:

COCO Datensatz Mosaik Trainings-Batch mit Objekterkennung

Mosaik-Bild: Dieses Bild zeigt einen Trainings-Batch, der aus mosaikierten Datensatzbildern besteht. Mosaiking ist eine Technik, die während des Trainings verwendet wird, um mehrere Bilder zu einem einzigen Bild zu kombinieren, um die Vielfalt der Objekte und Szenen innerhalb jedes Trainings-Batches 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 Datensatz sowie die Vorteile der Verwendung von Mosaiking während des Trainingsprozesses.

Zitate und Danksagungen

Wenn du den COCO Datensatz in deiner Forschung oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte das folgende Paper:

Zitat

@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 Konsortium dafür danken, dass es diese wertvolle Ressource für die Computer Vision Community erstellt und pflegt. Weitere Informationen über den COCO Datensatz und seine Ersteller findest du auf der COCO Datensatz Website.

FAQ

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

Der COCO Datensatz (Common Objects in Context) ist ein groß angelegter Datensatz, der für Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung verwendet wird. Er enthält 330.000 Bilder mit detaillierten Annotationen für 80 Objektkategorien, was ihn für das Benchmarking und Training von Computer Vision Modellen unerlässlich macht. Forscher nutzen COCO aufgrund seiner vielfältigen Kategorien und standardisierten Bewertungsmetriken wie mean Average Precision (mAP).

Wie kann ich ein YOLO Modell mit dem COCO Datensatz trainieren?

Um ein YOLO26 Modell mit dem COCO Datensatz zu trainieren, kannst du die folgenden Code-Snippets verwenden:

Trainingsbeispiel

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

Weitere Details zu den verfügbaren Argumenten findest du auf der Training-Seite.

Was sind die Hauptmerkmale des COCO Datensatzes?

Der COCO Datensatz umfasst:

330.000 Bilder, davon 200.000 annotiert für Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung.
80 Objektkategorien, die von gängigen Artikeln wie Autos und Tieren bis hin zu spezifischen wie Handtaschen und Sportausrüstung reichen.
Standardisierte Bewertungsmetriken für Objekterkennung (mAP) und Segmentierung (mean Average Recall, mAR).
Mosaiking-Technik in Trainings-Batches, um die Modell-Generalisierung über verschiedene Objektgrößen und Kontexte hinweg zu verbessern.

Wo finde ich auf dem COCO Datensatz vortrainierte YOLO26 Modelle?

Vortrainierte YOLO26 Modelle für den COCO Datensatz können über die in der Dokumentation bereitgestellten Links heruntergeladen werden. Beispiele sind:

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

Wie ist der COCO Datensatz strukturiert und wie verwende ich ihn?