COCO-Dataset
Der COCO (Common Objects in Context) Datensatz ist ein umfangreicher Datensatz für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriftung. Er soll die Forschung zu einer Vielzahl von Objektkategorien fördern und wird häufig für das Benchmarking von Computer-Vision-Modellen verwendet. Er ist ein essentieller Datensatz für Forscher und Entwickler, die an Objekterkennung, Segmentierung und Pose-Schätzung arbeiten.
Ansehen: Ultralytics COCO Datensatz Übersicht
COCO Vorab trainierte Modelle
Modell | Größe (Pixel) |
mAPval 50-95 |
Geschwindigkeit CPU ONNX (ms) |
Geschwindigkeit T4 TensorRT10 (ms) |
Parameter (M) |
FLOPs (B) |
---|---|---|---|---|---|---|
YOLO11n | 640 | 39.5 | 56.1 ± 0.8 | 1.5 ± 0.0 | 2.6 | 6.5 |
YOLO11s | 640 | 47.0 | 90.0 ± 1.2 | 2.5 ± 0.0 | 9.4 | 21.5 |
YOLO11m | 640 | 51.5 | 183.2 ± 2.0 | 4.7 ± 0.1 | 20.1 | 68.0 |
YOLO11l | 640 | 53.4 | 238.6 ± 1.4 | 6.2 ± 0.1 | 25.3 | 86.9 |
YOLO11x | 640 | 54.7 | 462.8 ± 6.7 | 11.3 ± 0.2 | 56.9 | 194.9 |
Hauptmerkmale
- COCO enthält 330.000 Bilder, wobei 200.000 Bilder Annotationen für Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftungsaufgaben enthalten.
- 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 Evaluierungsmetriken wie Mean Average Precision (mAP) für Objekterkennung und Mean Average Recall (mAR) für Segmentierungsaufgaben, wodurch es sich für den Vergleich der Modellleistung eignet.
Dataset-Struktur
Der COCO-Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:
- Train2017: Diese Teilmenge enthält 118.000 Bilder zum Trainieren von Modellen für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschrift.
- Val2017: Dieser Teildatensatz umfasst 5.000 Bilder, die während des Modelltrainings für Validierungszwecke verwendet werden.
- Test2017: Dieser Teildatensatz besteht aus 20.000 Bildern, die zum Testen und Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Grundwahrheits-Annotationen für diesen Teildatensatz sind nicht öffentlich verfügbar, und die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO-Evaluierungsserver übermittelt.
Anwendungen
Der COCO-Datensatz wird häufig für das Training und die Evaluierung von Deep-Learning-Modellen in der Objekterkennung (wie z. B. Ultralytics YOLO, Faster R-CNN und SSD), Instanzsegmentierung (wie z. B. Mask R-CNN) und Keypoint-Erkennung (wie z. B. OpenPose) verwendet. Die vielfältigen Objektkategorien des Datensatzes, die große Anzahl annotierter Bilder und die standardisierten Evaluierungsmetriken machen ihn zu einer unverzichtbaren Ressource für Forscher und Praktiker im Bereich Computer Vision.
Datensatz-YAML
Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird verwendet, um die Datensatzkonfiguration zu definieren. Sie enthält Informationen über die Pfade, Klassen und andere relevante Informationen des Datensatzes. Im Fall des COCO-Datensatzes ist die coco.yaml
Datei wird verwaltet unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.
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.downloads import download
# Download labels
segments = True # segment or box labels
dir = Path(yaml["path"]) # dataset root dir
url = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/"
urls = [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-Datensatz für 100 Epochen mit einer Bildgröße von 640 zu trainieren, können Sie die folgenden Code-Snippets verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite Training des Modells.
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-Datensatz enthält eine vielfältige Menge an Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele für Bilder aus dem Datensatz zusammen mit ihren entsprechenden Anmerkungen:
- 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 veranschaulicht die Vielfalt und Komplexität der Bilder im COCO-Datensatz sowie die Vorteile der Verwendung von Mosaik während des Trainingsprozesses.
Zitate und Danksagungen
Wenn Sie den COCO-Datensatz in Ihrer Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwenden, zitieren Sie bitte das folgende Paper:
@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 das COCO-Konsortium für die Erstellung und Pflege dieser wertvollen Ressource für die Computer-Vision-Community anerkennen. Weitere Informationen über den COCO-Datensatz und seine Ersteller finden Sie auf der COCO-Datensatz-Website.
FAQ
Was ist der COCO-Datensatz und warum ist er wichtig für maschinelles Sehen?
Der COCO-Datensatz (Common Objects in Context) ist ein umfangreicher Datensatz, der für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschrift 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 verwenden 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 YOLO11-Modell mit dem COCO-Datensatz zu trainieren, können Sie die folgenden Code-Snippets 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-Datensatzes?
Der COCO-Datensatz beinhaltet:
- 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 Evaluationsmetriken für Objekterkennung (mAP) und Segmentierung (Mean Average Recall, mAR).
- Mosaicing-Technik in Trainings-Batches, um die Modellgeneralisierung über verschiedene Objektgrößen und -kontexte hinweg zu verbessern.
Wo finde ich vortrainierte YOLO11-Modelle, die mit dem COCO-Dataset trainiert wurden?
Vorab trainierte YOLO11-Modelle auf dem COCO-Datensatz können über die in der Dokumentation angegebenen Links heruntergeladen werden. Beispiele hierfür sind:
Diese Modelle variieren in Größe, mAP und Inferenzgeschwindigkeit und bieten Optionen für unterschiedliche Leistungs- und Ressourcenanforderungen.
Wie ist das COCO-Dataset strukturiert und wie verwende ich es?
Der COCO-Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:
- Train2017: 118.000 Bilder für das Training.
- Val2017: 5.000 Bilder zur Validierung während des Trainings.
- Test2017: 20.000 Bilder für das Benchmarking trainierter Modelle. Die Ergebnisse müssen zur Leistungsbewertung an den COCO-Evaluierungsserver übermittelt werden.
Die YAML-Konfigurationsdatei des Datensatzes ist unter coco.yaml verfügbar, die Pfade, Klassen und Datensatzdetails definiert.