Link to this sectionCOCO Datensatz#

Q: Was sind die Hauptmerkmale des COCO Datensatzes?

Der COCO Datensatz beinhaltet: - 330.000 Bilder, davon 200.000 annotiert für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriften. - 80 Objektkategorien, die von gewöhnlichen Dingen wie Autos und Tieren bis hin zu spezifischen wie Handtaschen und Sportausrüstung reichen. - Standardisierte Bewertungsmetriken für Objekterkennung (mAP) und Segmentierung (mean Average Recall, mAR). - Mosaicing-Technik in Trainings-Batches zur Verbesserung der Modellgeneralisierung über verschiedene Objektgrößen und Kontexte hinweg.

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

Der COCO Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt: 1. Train2017: 118.000 Bilder für das Training. 2. Val2017: 5.000 Bilder für die Validierung während des Trainings. 3. Test2017: 20K Bilder für das Benchmarking trainierter Modelle. Die Ergebnisse müssen zur Leistungsbewertung an den COCO evaluation server übermittelt werden. Die YAML-Konfigurationsdatei des Datensatzes ist unter coco.yaml verfügbar und definiert Pfade, Klassen sowie Details zum Datensatz.

Der COCO (Common Objects in Context) Datensatz ist ein groß angelegter Datensatz für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriften. Er wurde entwickelt, um die Forschung an einer Vielzahl von Objektkategorien zu fördern, und wird häufig für das Benchmarking von Computer Vision Modellen verwendet. Er ist ein essenzieller Datensatz für Forscher und Entwickler, die an Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Pose-Estimation-Aufgaben arbeiten.

Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview

Link to this sectionCOCO Vortrainierte Modelle#

Modell	Größe ^(Pixel)	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	Geschwindigkeit ^{CPU ONNX (ms)}	Geschwindigkeit ^{T4 TensorRT10 (ms)}	Parameter ^(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

Link to this sectionHauptfunktionen#

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

Link to this sectionDatensatzstruktur#

Der COCO Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:

Train2017: Diese Teilmenge enthält 118.000 Bilder für das Training von Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Bildunterschriftenmodellen.
Val2017: Diese Teilmenge umfasst 5.000 Bilder, die für Validierungszwecke während des Modelltrainings verwendet werden.
Test2017: Dieser Teilbestand besteht aus 20K Bildern, die zum Testen und zum Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Ground-Truth-Annotationen für diesen Teilbestand sind nicht öffentlich verfügbar, und die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO evaluation server übermittelt.

Link to this sectionAnwendungen#

Der COCO Datensatz wird häufig für das Training und die Evaluierung von Deep Learning Modellen in der Objekterkennung (wie Ultralytics YOLO, Faster R-CNN und SSD), Instance Segmentation (wie Mask R-CNN) und Keypoint Detection (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.

Link to this sectionDatensatz-YAML#

Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird verwendet, um die Datensatzkonfiguration zu definieren. Sie enthält Informationen über die Pfade, Klassen und weitere relevante Details des Datensatzes. Im Fall 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 via https://cocodataset.org/#detection-eval

# 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)

Link to this sectionVerwendung#

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 Seite Training.

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)

Link to this sectionBeispielbilder und Annotationen#

Der COCO Datensatz enthält eine vielfältige Auswahl an Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele für Bilder aus dem Datensatz, zusammen mit den entsprechenden Annotationen:

COCO Datensatz Mosaik-Trainings-Batch mit Objekterkennung

Mosaik-Bild: Dieses Bild zeigt einen Trainings-Batch, der aus mosaikierten Datensatz-Bildern besteht. Mosaicing 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 Mosaicing während des Trainingsprozesses.

Link to this sectionZitate und Danksagungen#

Wenn du den COCO Datensatz in deiner Forschungs- 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 Consortium für die Erstellung und Pflege dieser wertvollen Ressource für die Computer-Vision-Community danken. Weitere Informationen über den COCO Datensatz und seine Ersteller findest du auf der COCO Datensatz-Website.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionWas ist der COCO Datensatz und warum ist er für Computer Vision wichtig?#

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

Link to this sectionWie 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.

Link to this sectionWas sind die Hauptmerkmale des COCO Datensatzes?#

Der COCO Datensatz beinhaltet:

330.000 Bilder, davon 200.000 annotiert für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriften.
80 Objektkategorien, die von gewöhnlichen Dingen wie Autos und Tieren bis hin zu spezifischen wie Handtaschen und Sportausrüstung reichen.
Standardisierte Bewertungsmetriken für Objekterkennung (mAP) und Segmentierung (mean Average Recall, mAR).
Mosaicing-Technik in Trainings-Batches zur Verbesserung der Modellgeneralisierung über verschiedene Objektgrößen und Kontexte hinweg.

Link to this sectionWo finde ich vortrainierte YOLO26 Modelle, die auf dem COCO Datensatz trainiert wurden?#

Vortrainierte YOLO26 Modelle auf dem 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.

Link to this sectionWie ist der COCO Datensatz strukturiert und wie verwende ich ihn?#