COCO-Datensatz

Q: What is the COCO dataset and why is it important for computer vision?

Der COCO-Datensatz (Common Objects in Context) ist ein umfangreicher Datensatz, der für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriftenerstellung verwendet wird. Er enthält 330.000 Bilder mit detaillierten Annotationen für 80 Objektkategorien, was ihn unerlässlich für Benchmarking und das Training von Computer-Vision-Modellen macht. Forscher nutzen COCO aufgrund seiner vielfältigen Kategorien und standardisierten Bewertungsmetriken wie der mittleren durchschnittlichen Präzision (mAP).

Q: How is the COCO dataset structured and how do I use it?

Der COCO-Datensatz ist in drei Untergruppen aufgeteilt: Die YAML-Konfigurationsdatei des Datensatzes ist unter coco.yaml verfügbar, die Pfade, Klassen und Details des Datensatzes definiert.

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

Ansehen: Ultralytics COCO Datensatz-Übersicht

COCO Vortrainierte Modelle

Modell	Größe ^(Pixel)	mAP^val 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 Aufgaben der Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriftenerstellung aufweisen.
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 Bewertungsmetriken wie die mittlere durchschnittliche Präzision (mAP) für die Objekterkennung und die mittlere durchschnittliche Recall-Rate (mAR) für Segmentierungsaufgaben, wodurch es sich zum Vergleich der Modellleistung eignet.

Dataset-Struktur

Der COCO-Datensatz ist in drei Untergruppen aufgeteilt:

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 Teilsatz besteht aus 20.000 Bildern, die zum Testen und Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Ground-Truth-Annotationen für diesen Teilsatz sind nicht öffentlich verfügbar, und die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO-Evaluierungsserver übermittelt.

Anwendungen

Der COCO-Datensatz ist weit verbreitet für das Training und die Evaluierung von Deep-Learning-Modellen in der Objekterkennung (wie Ultralytics YOLO, Faster R-CNN und SSD), der Instanzsegmentierung (wie Mask R-CNN) und der Schlüsselpunkterkennung (wie OpenPose). Der vielfältige Satz von Objektkategorien, die große Anzahl annotierter Bilder und die standardisierten Bewertungsmetriken des Datensatzes machen ihn zu einer unverzichtbaren Ressource für Computer-Vision-Forschende und -Praktiker.

Datensatz-YAML

Eine YAML (Yet Another Markup Language)-Datei wird verwendet, um die Dataset-Konfiguration zu definieren. Sie enthält Informationen über die Pfade, Klassen und andere relevante Informationen des Datasets. Im Falle des COCO-Datasets, 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 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)

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 Trainingsseite des Modells.

Trainingsbeispiel

PythonCLI

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 einen vielfältigen Satz von Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem Datensatz, zusammen mit ihren entsprechenden Annotationen:

Beispielbild des Datensatzes

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 Mosaicing während des Trainingsprozesses.

Zitate und Danksagungen

Wenn Sie den COCO-Datensatz in Ihrer Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwenden, zitieren Sie bitte das folgende Paper:

BibTeX

@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 zum COCO-Datensatz und seinen Erstellern finden Sie auf der COCO-Datensatz-Website.

FAQ

Was ist der COCO-Datensatz und warum ist er für Computer Vision wichtig?

Der COCO-Datensatz (Common Objects in Context) ist ein großskaliger Datensatz, der für Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschriften 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 der mittleren durchschnittlichen Präzision (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

PythonCLI

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.

Welche Hauptmerkmale hat der COCO-Datensatz?

Der COCO-Datensatz umfasst:

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 Bewertungsmetriken für Objekterkennung (mAP) und Segmentierung (mittlerer durchschnittlicher 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 auf dem COCO-Datensatz trainiert wurden?

Vortrainierte YOLO11-Modelle auf dem COCO-Datensatz können über die in der Dokumentation bereitgestellten Links heruntergeladen werden. Beispiele hierfür sind:

Diese Modelle unterscheiden sich in Größe, mAP und Inferenzgeschwindigkeit und bieten Optionen für unterschiedliche Leistungs- und Ressourcenanforderungen.

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