COCO8-Seg-Datensatz
EinfĂŒhrung
Ultralytics COCO8-Seg ist ein kleiner, aber vielseitiger Instanzsegmentierungsdatensatz, der aus den ersten 8 Bildern des COCO train 2017-Sets besteht, 4 fĂŒr das Training und 4 fĂŒr die Validierung. Dieser Datensatz ist ideal zum Testen und Debuggen von Segmentierungsmodellen oder zum Experimentieren mit neuen ErkennungsansĂ€tzen. Mit 8 Bildern ist er klein genug, um leicht handhabbar zu sein, und dennoch vielfĂ€ltig genug, um die Trainingspipelines auf Fehler zu testen und als Sicherheitscheck vor dem Training gröĂerer DatensĂ€tze zu dienen.
Dieser Datensatz ist fĂŒr die Verwendung mit Ultralytics HUB und YOLOv8.
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 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 đ, 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
# âââ ultralytics
# âââ datasets
# âââ coco8-seg â 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://ultralytics.com/assets/coco8-seg.zip
Verwendung
Um ein YOLOv8n-seg-Modell auf dem COCO8-Seg-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
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 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 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 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.