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.
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COCO vortrainierte Modelle
Modell | GröĂe (Pixel) |
mAPval 50-95 |
Geschwindigkeit CPU ONNX (ms) |
Geschwindigkeit A100 TensorRT (ms) |
params (M) |
FLOPs (B) |
---|---|---|---|---|---|---|
YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
Hauptmerkmale
- COCO enthÀlt 330.000 Bilder, von denen 200.000 mit Annotationen zur Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung versehen sind.
- Der Datensatz umfasst 80 Objektkategorien, darunter gÀngige Objekte wie Autos, FahrrÀder und Tiere, aber auch spezifischere Kategorien wie Regenschirme, Handtaschen und SportgerÀte.
- 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:
- Train2017: Diese Teilmenge enthĂ€lt 118.000 Bilder fĂŒr das Training von Objekterkennungs-, Segmentierungs- und Beschriftungsmodellen.
- Val2017: Diese Untergruppe enthÀlt 5K Bilder, die wÀhrend der Modellschulung zur Validierung verwendet wurden.
- 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 groĂe Anzahl kommentierter Bilder und die standardisierten BewertungsmaĂstĂ€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 đ, 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
# âââ ultralytics
# âââ datasets
# âââ coco â 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 BildgröĂe 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
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:
- Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainingsstapel, der aus Mosaikbildern des Datensatzes besteht. Beim Mosaikieren werden mehrere Bilder zu einem einzigen Bild zusammengefĂŒgt, um die Vielfalt der Objekte und Szenen in jedem Trainingsstapel zu erhöhen. Dadurch wird die FĂ€higkeit des Modells verbessert, sich auf verschiedene ObjektgröĂen, 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 2024-04-17
Autoren: glenn-jocher (4), RizwanMunawar (2), Laughing-q (1)