COCO128-Datensatz
Einführung
Ultralytics COCO128 ist ein kleiner, aber vielseitiger Objekterkennungsdatensatz, der aus den ersten 128 Bildern des COCO-Train-Sets 2017 besteht. Dieser Datensatz ist ideal zum Testen und Debuggen von Objekterkennungsmodellen oder zum Experimentieren mit neuen Erkennungsansätzen. Mit 128 Bildern ist er klein genug, um leicht verwaltet werden zu können, und dennoch vielfältig genug, um Trainings-Pipelines auf Fehler zu testen und als Sicherheitsprüfung vor dem Training größerer Datensätze zu dienen.
Beobachten: Ultralytics COCO-Datensatz Übersicht
Dieser Datensatz ist für die Verwendung mit Ultralytics HUB und YOLO11.
Datensatz YAML
Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird zur Definition der Dataset-Konfiguration verwendet. Sie enthält Informationen über die Pfade, Klassen und andere relevante Informationen des Datasets. Im Falle des COCO128-Datensatzes ist die Datei coco128.yaml
Datei wird verwaltet unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml.
ultralytics.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/datasets/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── coco128 ← downloads here (7 MB)
# 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/coco128 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco128.zip
Verwendung
Um ein YOLO11n-Modell auf dem COCO128-Datensatz für 100 Epochen mit einer Bildgröße von 640 zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite Modelltraining.
Beispiel für einen Zug
Beispielbilder und -kommentare
Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem COCO128-Datensatz mit den entsprechenden Anmerkungen:
- Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainingsstapel, der aus Mosaikbildern des Datensatzes besteht. Das Mosaikieren ist eine Technik, bei der während des Trainings mehrere Bilder zu einem einzigen Bild kombiniert werden, um die Vielfalt der Objekte und Szenen in jedem Trainingsstapel zu erhöhen. Dies trägt dazu bei, die Fähigkeit des Modells zur Generalisierung auf verschiedene Objektgrößen, Seitenverhältnisse und Kontexte zu verbessern.
Das Beispiel verdeutlicht die Vielfalt und Komplexität der Bilder im COCO128-Datensatz und die Vorteile der Mosaikbildung während des Trainingsprozesses.
Zitate und Danksagungen
Wenn Sie den COCO-Datensatz in Ihrer Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwenden, zitieren Sie 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 Dollár},
year={2015},
eprint={1405.0312},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
Wir möchten dem COCO-Konsortium für die Erstellung und Pflege dieser wertvollen Ressource für die Computer Vision Community danken. Weitere Informationen über den COCO-Datensatz und seine Ersteller finden Sie auf der Website des COCO-Datensatzes.