COCO-Datensatz#

123,272

COCO 2017

ultralytics

publicDetect

COCO 2017 is the canonical Common Objects in Context detection benchmark. Its complex everyday scenes contain dense bounding-box annotations across 80 classes, with varied object scale, occlusion, crowding, and contextual relationships for standardized model comparison.

180 classes11.6 GBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocococo2017+1

Der COCO-Datensatz (Objekte in unterschiedlichen Kontexten) ist ein groß angelegter Datensatz für Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung. Er wurde entwickelt, um die Forschung zu einer großen Vielfalt von Objektkategorien zu fördern, und wird häufig zum Benchmarking von Computer-Vision-Modellen verwendet. Er ist ein unverzichtbarer Datensatz für Forschende und Entwickler, die an Aufgaben zur Objekterkennung, Segmentierung und Posenschätzung arbeiten.

Vortrainierte COCO-Modelle#

Wichtige Funktionen#

• COCO enthält 330K Bilder, von denen 200K Bilder mit Annotationen für Aufgaben zur Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung versehen sind.
• Der Datensatz umfasst 80 Objektkategorien, darunter häufige Objekte wie Autos, Fahrräder und Tiere sowie spezifischere Kategorien wie Regenschirme, Handtaschen und Sportausrüstung.
• Die Annotationen umfassen Begrenzungsrahmen, Segmentierungsmasken und Bildbeschriftungen für jedes Bild.
• COCO stellt standardisierte Bewertungsmetriken wie die mittlere durchschnittliche Präzision (mAP) für die Objekterkennung und den mittleren durchschnittlichen Recall (mAR) für Segmentierungsaufgaben bereit und eignet sich dadurch zum Vergleich der Modellleistung.

Datensatzstruktur#

Der COCO-Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:

1. Train2017: 118.287 Bilder zum Trainieren von Modellen für Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung.
2. Val2017: 5.000 Bilder, die während des Modelltrainings zur Validierung verwendet werden.
3. Test2017: 20.288 Test-Dev-Bilder zum Benchmarking trainierter Modelle. Ground-Truth-Annotationen für diese Teilmenge sind nicht öffentlich verfügbar. Die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO-Bewertungsserver übermittelt.

Anwendungen#

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

Annotationen, die mit Werkzeugen zur Beschriftung im COCO-JSON-Format exportiert wurden, folgen derselben Struktur. Informationen zum Trainieren mit deinen eigenen Daten im COCO-Format findest du unter COCO-Annotationen in YOLO konvertieren.

Dataset-YAML#

Eine YAML-Datei definiert die Konfiguration des Datensatzes. Sie enthält Informationen zu den Pfaden, Klassen und weiteren relevanten Angaben des Datensatzes. Beim COCO-Datensatz wird die Datei coco.yaml unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml gepflegt.

# 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 (20.3 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 (test2017.zip excluded: ground truth is withheld, only used for the eval-server test-dev split)
  urls = [
      "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip",  # 19G, 118k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip",  # 1G, 5k images
  ]
  download(urls, dir=dir / "images", threads=3)

Verwendung#

Die Trainings- und Validierungsdaten von COCO2017 (20,3 GB) werden automatisch heruntergeladen, wenn du das Training zum ersten Mal startest. Um ein YOLO26n-Modell 100 Epochen lang mit einer Bildgröße von 640 auf COCO zu trainieren, kannst du die folgenden Codeausschnitte verwenden. Eine vollständige Liste der verfügbaren Argumente findest du auf der Seite Training des Modells. Du kannst das COCO-Training auch mit der Ultralytics Platform in der Cloud ausführen.

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 Auswahl an Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele für Bilder aus dem Datensatz zusammen mit den zugehörigen Annotationen:

• Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainings-Batch, der aus zu einem Mosaik zusammengesetzten Datensatzbildern besteht. Das Mosaikverfahren wird während des Trainings eingesetzt und kombiniert mehrere Bilder zu einem einzigen Bild, um die Vielfalt der Objekte und Szenen innerhalb jedes Trainings-Batches zu erhöhen. Dadurch kann das Modell besser auf unterschiedliche Objektgrößen, Seitenverhältnisse und Kontexte generalisieren.

Das Beispiel veranschaulicht die Vielfalt und Komplexität der Bilder im COCO-Datensatz sowie die Vorteile des Mosaikverfahrens während des Trainings.

Zitate und Danksagungen#

Wenn du den COCO-Datensatz für deine Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte die folgende Veröffentlichung:

@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 für die Erstellung und Pflege dieser wertvollen Ressource für die Computer-Vision-Community danken. Weitere Informationen zum COCO-Datensatz und seinen Erstellern findest du auf der Website des COCO-Datensatzes.

FAQ#