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COCO-Datensatz

Der COCO-Datensatz (Common Objects in Context) ist ein umfangreicher Datensatz zur Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung. Er wurde entwickelt, um die Forschung zu einer Vielzahl von Objektkategorien zu fördern, und wird hĂ€ufig zum Benchmarking von Computer-Vision-Modellen verwendet. Er ist ein unverzichtbarer Datensatz fĂŒr Forscher und Entwickler, die an Objekterkennung, Segmentierung und PosenschĂ€tzung arbeiten.

Hauptmerkmale

  • COCO enthĂ€lt 330.000 Bilder, von denen 200.000 mit Annotationen zur Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung versehen sind.
  • Der Datensatz umfasst 80 Objektkategorien, darunter gĂ€ngige Objekte wie Autos, FahrrĂ€der und Tiere, aber auch spezifischere Kategorien wie Regenschirme, Handtaschen und SportgerĂ€te.
  • Zu den Anmerkungen gehören Objektbegrenzungsrahmen, Segmentierungsmasken und Beschriftungen fĂŒr jedes Bild.
  • COCO bietet standardisierte Bewertungsmetriken wie die mittlere durchschnittliche PrĂ€zision (mAP) fĂŒr die Objekterkennung und den mittleren durchschnittlichen RĂŒckruf (mAR) fĂŒr Segmentierungsaufgaben und eignet sich damit zum Vergleich der Modellleistung.

Struktur des Datensatzes

Der COCO-Datensatz ist in drei Teilmengen aufgeteilt:

  1. Train2017: Diese Teilmenge enthĂ€lt 118.000 Bilder fĂŒr das Training von Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Beschriftungsmodellen.
  2. Val2017: Diese Untergruppe enthÀlt 5K Bilder, die wÀhrend der Modellschulung zur Validierung verwendet wurden.
  3. Test2017: Diese Teilmenge besteht aus 20.000 Bildern, die zum Testen und Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO-Evaluierungsserver ĂŒbermittelt.

Anwendungen

Der COCO-Datensatz wird hĂ€ufig zum Trainieren und Evaluieren von Deep-Learning-Modellen fĂŒr die Objekterkennung (wie YOLO, Faster R-CNN und SSD), die Instanzsegmentierung (wie Mask R-CNN) und die Erkennung von SchlĂŒsselpunkten (wie OpenPose) verwendet. Die Vielfalt der Objektkategorien, die große Anzahl kommentierter Bilder und die standardisierten BewertungsmaßstĂ€be machen den Datensatz zu einer unverzichtbaren Ressource fĂŒr Forscher und Praktiker im Bereich Computer Vision.

Datensatz YAML

Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird verwendet, um die Konfiguration des Datensatzes zu definieren. Sie enthĂ€lt Informationen ĂŒber die Pfade des Datensatzes, Klassen und andere relevante Informationen. 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 YOLO 🚀, AGPL-3.0 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: ../datasets/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 ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/'
  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)

Verwendung

Um ein YOLOv8n Modell auf dem COCO-Datensatz fĂŒr 100 Epochen mit einer BildgrĂ¶ĂŸe von 640 zu trainieren, kannst du die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfĂŒgbaren Argumente findest du auf der Seite Modelltraining.

Beispiel fĂŒr einen Zug

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.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=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Beispielbilder und Anmerkungen

Der COCO-Datensatz enthÀlt eine Vielzahl von Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem Datensatz mit den entsprechenden Anmerkungen:

Datensatz Beispielbild

  • Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainingsstapel, der aus Mosaikbildern des Datensatzes besteht. Beim Mosaikieren werden wĂ€hrend des Trainings mehrere Bilder zu einem einzigen Bild kombiniert, um die Vielfalt der Objekte und Szenen in jedem Trainingsstapel zu erhöhen. Dadurch wird die FĂ€higkeit des Modells verbessert, sich auf unterschiedliche ObjektgrĂ¶ĂŸen, SeitenverhĂ€ltnisse und Kontexte einzustellen.

Das Beispiel zeigt die Vielfalt und KomplexitÀt der Bilder im COCO-Datensatz und die Vorteile der Mosaikbildung im Trainingsprozess.

Zitate und Danksagungen

Wenn du den COCO-Datensatz in deiner Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte das folgende Papier:

@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 DollĂĄr},
      year={2015},
      eprint={1405.0312},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

Wir möchten dem COCO-Konsortium fĂŒr die Erstellung und Pflege dieser wertvollen Ressource fĂŒr die Computer Vision Community danken. Weitere Informationen ĂŒber den COCO-Datensatz und seine Schöpfer findest du auf der Website des COCO-Datensatzes.



Erstellt 2023-11-12, Aktualisiert 2023-11-22
Autoren: glenn-jocher (3), Laughing-q (1)

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