COCO Datensatz#

Der COCO (Common Objects in Context) Datensatz ist ein groß angelegter Datensatz für Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung. Er wurde entwickelt, um die Forschung zu einer Vielzahl von Objektkategorien zu fördern, und wird häufig zum Benchmarking von computer vision-Modellen verwendet. Er ist ein essenzieller Datensatz für Forscher und Entwickler, die an Aufgaben zur Objekterkennung, Segmentierung und Pose-Schätzung arbeiten.

COCO Vortrainierte Modelle#

Hauptfunktionen#

• 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 Evaluierungsmetriken wie mean Average Precision (mAP) für Objekterkennung und den mittleren Recall (mAR) für Segmentierungsaufgaben, wodurch er sich für den Vergleich der Modellleistung eignet.

Datensatzstruktur#

Der COCO Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:

1. Train2017: 118.287 Bilder für das Training von Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Captioning-Modellen.
2. Val2017: 5.000 Bilder, die zur Validierung während des Modelltrainings verwendet werden.
3. Test2017: 20.288 test-dev-Bilder, die zum Benchmarking trainierter Modelle verwendet werden. Die Ground-Truth-Annotationen für diese Teilmenge sind nicht öffentlich verfügbar, und die Ergebnisse werden zur Leistungsauswertung an den COCO evaluation server übermittelt.

Anwendungen#

Der COCO Datensatz wird häufig zum Trainieren und Evaluieren von deep learning-Modellen bei der Objekterkennung (wie Ultralytics YOLO, Faster R-CNN und SSD), instance segmentation (wie Mask R-CNN) und Keypoint-Erkennung (wie 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 Anwender im Bereich Computer Vision.

Datensatz-YAML#

Eine YAML-Datei wird verwendet, um die Datensatzkonfiguration zu definieren. Sie enthält Informationen über die Pfade, Klassen und andere relevante Informationen des Datensatzes. 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 🚀 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 beim ersten Start des Trainings automatisch heruntergeladen. Um ein YOLO26n-Modell auf COCO für 100 epochs mit einer Bildgröße von 640 zu trainieren, kannst du die folgenden Code-Snippets verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente findest du auf der Modellseite Training. Du kannst das COCO-Training auch in der Cloud mit Ultralytics Platform 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 entsprechenden Annotationen:

• 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.

Zitate und Danksagungen#

Wenn du den COCO Datensatz in deiner Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere 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 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 dataset website.

FAQ#