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 (Alltagsobjekte in Kontext) ist ein umfangreicher Datensatz zur Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschreibung. Er soll die Forschung zu einer großen Vielfalt von Objektkategorien fördern und wird häufig zum Benchmarking von Computer-Vision-Modellen verwendet. Für Forschende und Entwickler, die an Aufgaben zur Objekterkennung, Segmentierung und Posenschätzung arbeiten, ist er ein wichtiger Datensatz.

Auf COCO vortrainierte Modelle#

Wichtige Funktionen#

• COCO enthält 330K Bilder, von denen 200K Annotationen für Aufgaben zur Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschreibung haben.
• Der Datensatz umfasst 80 Objektkategorien, darunter häufige Objekte wie Autos, Fahrräder und Tiere sowie spezifischere Kategorien wie Regenschirme, Handtaschen und Sportgeräte.
• Die Annotationen umfassen Objekt-Bounding-Boxen, Segmentierungsmasken und Bildbeschreibungen für jedes Bild.
• COCO bietet standardisierte Bewertungsmetriken wie mittlere durchschnittliche Präzision (mAP) und durchschnittlichen Recall (AR) für Objekterkennung und Segmentierung und eignet sich damit 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. Die Ground-Truth-Annotationen für diese Teilmenge sind nicht öffentlich verfügbar. Die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung beim COCO-Evaluierungsserver eingereicht.

Anwendungsfälle#

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

Annotationen, die aus Beschriftungswerkzeugen im COCO-JSON-Format exportiert werden, folgen derselben Struktur. Informationen zum Trainieren mit deinen eigenen Daten im COCO-Format findest du unter COCO-Annotationen in YOLO konvertieren.

YAML-Datei des Datensatzes#

Eine YAML-Datei dient zum Definieren der Datensatzkonfiguration. 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, sobald du das Training zum ersten Mal startest. Mit den folgenden Codebeispielen kannst du ein YOLO26n-Modell 100 Epochen lang mit COCO und einer Bildgröße von 640 trainieren. Eine vollständige Liste der verfügbaren Argumente findest du auf der Seite zum Training des Modells. Du kannst das COCO-Training auch mit der Ultralytics Platform in der Cloud ausführen.

from ultralytics import YOLO

# Ein Modell laden
model = YOLO("yolo26n.pt")  # ein vortrainiertes Modell laden (für das Training empfohlen)

# Das Modell trainieren
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Beispielbilder und Annotationen#

Der COCO-Datensatz enthält vielfältige Bilder mit unterschiedlichen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispielbilder aus dem Datensatz mit den zugehörigen Annotationen:

• Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainingsbatch aus mosaikartig kombinierten Datensatzbildern. Beim Mosaikverfahren werden während des Trainings mehrere Bilder zu einem einzigen Bild kombiniert, um die Vielfalt der Objekte und Szenen in jedem Trainingsbatch 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 Forschung oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte die folgende Arbeit:

@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 dafür danken, dass es diese wertvolle Ressource für die Computer-Vision-Community geschaffen hat und pflegt. Weitere Informationen zum COCO-Datensatz und seinen Urhebern findest du auf der Website des COCO-Datensatzes.

Häufig gestellte Fragen#