COCO8-Seg-Datensatz
Einführung
Ultralytics COCO8-Seg is a small, but versatile instance segmentation dataset composed of the first 8 images of the COCO train 2017 set, 4 for training and 4 for validation. This dataset is ideal for testing and debugging segmentation models, or for experimenting with new detection approaches. With 8 images, it is small enough to be easily manageable, yet diverse enough to test training pipelines for errors and act as a sanity check before training larger datasets.
This dataset is intended for use with Ultralytics HUB and YOLO11.
Datensatz YAML
Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird verwendet, um die Konfiguration des Datensatzes zu definieren. Sie enthält Informationen über die Pfade des Datensatzes, Klassen und andere relevante Informationen. Im Fall des COCO8-Seg-Datensatzes ist die coco8-seg.yaml
Datei wird verwaltet unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-seg.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/coco8-seg.yaml
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8-seg dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco8-seg/
# Example usage: yolo train data=coco8-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── coco8-seg ← downloads here (1 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/coco8-seg # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 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/coco8-seg.zip
Verwendung
To train a YOLO11n-seg model on the COCO8-Seg dataset for 100 epochs with an image size of 640, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.
Beispiel für einen Zug
Beispielbilder und Anmerkungen
Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem COCO8-Seg-Datensatz, zusammen 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 zusammengefügt, um die Vielfalt der Objekte und Szenen in jedem Trainingsstapel zu erhöhen. Dadurch wird die Fähigkeit des Modells verbessert, sich auf verschiedene Objektgrößen, Seitenverhältnisse und Kontexte einzustellen.
Das Beispiel zeigt die Vielfalt und Komplexität der Bilder im COCO8-Seg-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 Dollár},
year={2015},
eprint={1405.0312},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
We would like to acknowledge the COCO Consortium for creating and maintaining this valuable resource for the computer vision community. For more information about the COCO dataset and its creators, visit the COCO dataset website.
FAQ
What is the COCO8-Seg dataset, and how is it used in Ultralytics YOLO11?
The COCO8-Seg dataset is a compact instance segmentation dataset by Ultralytics, consisting of the first 8 images from the COCO train 2017 set—4 images for training and 4 for validation. This dataset is tailored for testing and debugging segmentation models or experimenting with new detection methods. It is particularly useful with Ultralytics YOLO11 and HUB for rapid iteration and pipeline error-checking before scaling to larger datasets. For detailed usage, refer to the model Training page.
How can I train a YOLO11n-seg model using the COCO8-Seg dataset?
To train a YOLO11n-seg model on the COCO8-Seg dataset for 100 epochs with an image size of 640, you can use Python or CLI commands. Here's a quick example:
Beispiel für einen Zug
Eine ausführliche Erklärung der verfügbaren Argumente und Konfigurationsoptionen findest du in der Schulungsdokumentation.
Warum ist der COCO8-Seg-Datensatz wichtig für die Modellentwicklung und Fehlerbehebung?
Der COCO8-Seg-Datensatz ist ideal, weil er so überschaubar und vielfältig ist und trotzdem so klein. Er besteht aus nur 8 Bildern und bietet eine schnelle Möglichkeit, Segmentierungsmodelle oder neue Erkennungsansätze zu testen und zu debuggen, ohne den Aufwand größerer Datensätze. Das macht es zu einem effizienten Werkzeug für die Überprüfung der Korrektheit und die Identifizierung von Fehlern in der Pipeline, bevor du dich auf ein umfangreiches Training mit großen Datensätzen einlässt. Hier erfährst du mehr über Datensatzformate.
Wo finde ich die YAML-Konfigurationsdatei für den COCO8-Seg-Datensatz?
Die YAML-Konfigurationsdatei für den COCO8-Seg-Datensatz ist im Ultralytics Repository verfügbar. Du kannst die Datei hier direkt aufrufen. Die YAML-Datei enthält wichtige Informationen über die Pfade zu den Datensätzen, die Klassen und die Konfigurationseinstellungen, die für das Training und die Validierung des Modells erforderlich sind.
Was sind die Vorteile der Mosaikbildung beim Training mit dem COCO8-Seg-Datensatz?
Using mosaicing during training helps increase the diversity and variety of objects and scenes in each training batch. This technique combines multiple images into a single composite image, enhancing the model's ability to generalize to different object sizes, aspect ratios, and contexts within the scene. Mosaicing is beneficial for improving a model's robustness and accuracy, especially when working with small datasets like COCO8-Seg. For an example of mosaiced images, see the Sample Images and Annotations section.