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COCO-Seg-Datensatz

Der COCO-Seg-Datensatz, eine Erweiterung des COCO-Datensatzes (Common Objects in Context), wurde speziell fĂŒr die Forschung im Bereich der Segmentierung von Objektinstanzen entwickelt. Er verwendet die gleichen Bilder wie COCO, enthĂ€lt aber detailliertere Segmentierungsannotationen. Dieser Datensatz ist eine wichtige Ressource fĂŒr Forscher und Entwickler, die sich mit der Segmentierung von Objekten befassen, insbesondere fĂŒr das Training von YOLO Modellen.

COCO-Seg vortrainierte Modelle

Modell GrĂ¶ĂŸe
(Pixel)
mAPbox
50-95
mAPmask
50-95
Geschwindigkeit
CPU ONNX
(ms)
Geschwindigkeit
A100 TensorRT
(ms)
params
(M)
FLOPs
(B)
YOLOv8n-seg 640 36.7 30.5 96.1 1.21 3.4 12.6
YOLOv8s-seg 640 44.6 36.8 155.7 1.47 11.8 42.6
YOLOv8m-seg 640 49.9 40.8 317.0 2.18 27.3 110.2
YOLOv8l-seg 640 52.3 42.6 572.4 2.79 46.0 220.5
YOLOv8x-seg 640 53.4 43.4 712.1 4.02 71.8 344.1

Hauptmerkmale

  • COCO-Seg behĂ€lt die ursprĂŒnglichen 330K Bilder von COCO bei.
  • Der Datensatz besteht aus denselben 80 Objektkategorien, die auch im ursprĂŒnglichen COCO-Datensatz enthalten sind.
  • Die Anmerkungen enthalten jetzt detailliertere Instanzsegmentierungsmasken fĂŒr jedes Objekt in den Bildern.
  • COCO-Seg bietet standardisierte Bewertungsmetriken wie die mittlere durchschnittliche PrĂ€zision (mAP) fĂŒr die Objekterkennung und den mittleren durchschnittlichen RĂŒckruf (mAR) fĂŒr die Segmentierung von Beispielen und ermöglicht so einen effektiven Vergleich der Modellleistung.

Struktur des Datensatzes

Der COCO-Seg-Datensatz ist in drei Teilmengen unterteilt:

  1. Train2017: Diese Untergruppe enthĂ€lt 118K Bilder fĂŒr das Training von Instanzsegmentierungsmodellen.
  2. Val2017: Diese Untergruppe enthÀlt 5K Bilder, die wÀhrend der Modellschulung zur Validierung verwendet wurden.
  3. Test2017: Diese Teilmenge umfasst 20.000 Bilder, die zum Testen und Benchmarking der trainierten Modelle verwendet werden. Die Ergebnisse werden zur Leistungsbewertung an den COCO-Evaluierungsserver ĂŒbermittelt.

Anwendungen

COCO-Seg wird hĂ€ufig fĂŒr das Training und die Bewertung von Deep-Learning-Modellen fĂŒr die Instanzsegmentierung verwendet, wie z. B. die Modelle von YOLO . Die große Anzahl kommentierter Bilder, die Vielfalt der Objektkategorien und die standardisierten Bewertungsmetriken machen es 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, Klassen und andere relevante Informationen des Datasets. Im Fall des COCO-Seg-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-seg-Modell auf dem COCO-Seg-Datensatz fĂŒr 100 Epochen mit einer BildgrĂ¶ĂŸe von 640 zu trainieren, kannst du die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine vollstĂ€ndige Liste der verfĂŒgbaren Argumente findest du auf der Seite Modelltraining.

Beispiel fĂŒr einen Zug

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco-seg.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Beispielbilder und Anmerkungen

COCO-Seg enthĂ€lt wie sein VorgĂ€nger COCO einen vielfĂ€ltigen Satz von Bildern mit verschiedenen Objektkategorien und komplexen Szenen. COCO-Seg fĂŒhrt jedoch detailliertere Instanzsegmentierungsmasken fĂŒr jedes Objekt in den Bildern ein. Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem Datensatz mit den entsprechenden Segmentierungsmasken:

Datensatz Beispielbild

  • 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 kann das Modell besser auf unterschiedliche ObjektgrĂ¶ĂŸen, SeitenverhĂ€ltnisse und Kontexte reagieren.

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

Zitate und Danksagungen

Wenn du den COCO-Seg-Datensatz in deiner Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte die ursprĂŒngliche COCO-Veröffentlichung und weise auf die Erweiterung zu COCO-Seg hin:

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



Erstellt 2023-11-12, Aktualisiert 2024-05-18
Autoren: glenn-jocher (5), RizwanMunawar (1), Laughing-q (1)

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