Conjunto de datos COCO

El conjunto de datos COCO (Common Objects in Context) es un conjunto de datos a gran escala para la detección de objetos, segmentación y generación de subtítulos. Está diseñado para fomentar la investigación en una amplia variedad de categorías de objetos y se utiliza habitualmente para realizar evaluaciones comparativas de modelos de visión artificial. Es un conjunto de datos esencial para investigadores y desarrolladores que trabajan en tareas de detección de objetos, segmentación y estimación de poses.

Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview

Modelos preentrenados en COCO

Modelo	tamaño ^(píxeles)	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	Velocidad ^{CPU ONNX (ms)}	Velocidad ^{T4 TensorRT10 (ms)}	params ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	193.9

Características clave

COCO contiene 330.000 imágenes, de las cuales 200.000 tienen anotaciones para tareas de detección de objetos, segmentación y generación de subtítulos.
El conjunto de datos comprende 80 categorías de objetos, que incluyen objetos comunes como coches, bicicletas y animales, así como categorías más específicas como paraguas, bolsos y equipamiento deportivo.
Las anotaciones incluyen cuadros delimitadores de objetos, máscaras de segmentación y subtítulos para cada imagen.
COCO proporciona métricas de evaluación estandarizadas como la precisión media (mAP) para la detección de objetos y la recuperación media (mAR) para tareas de segmentación, lo que lo hace adecuado para comparar el rendimiento de los modelos.

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:

Train2017: este subconjunto contiene 118.000 imágenes para el entrenamiento de modelos de detección de objetos, segmentación y generación de subtítulos.
Val2017: este subconjunto tiene 5.000 imágenes utilizadas para fines de validación durante el entrenamiento del modelo.
Test2017: este subconjunto consta de 20.000 imágenes utilizadas para probar y evaluar los modelos entrenados. Las anotaciones de verdad fundamental para este subconjunto no están disponibles públicamente, y los resultados se envían al servidor de evaluación de COCO para su evaluación de rendimiento.

Aplicaciones

El conjunto de datos COCO se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo en detección de objetos (como Ultralytics YOLO, Faster R-CNN y SSD), segmentación de instancias (como Mask R-CNN) y detección de puntos clave (como OpenPose). El diverso conjunto de categorías de objetos del conjunto de datos, el gran número de imágenes anotadas y las métricas de evaluación estandarizadas lo convierten en un recurso esencial para investigadores y profesionales de la visión artificial.

YAML del conjunto de datos

Se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language) para definir la configuración del conjunto de datos. Contiene información sobre las rutas, las clases y otra información relevante del conjunto de datos. En el caso del conjunto de datos COCO, el archivo coco.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/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: 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 pathlib import Path

  from ultralytics.utils import ASSETS_URL
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  urls = [ASSETS_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)

Uso

Para entrenar un modelo YOLO26n en el conjunto de datos COCO durante 100 épocas con un tamaño de imagen de 640, puedes utilizar los siguientes fragmentos de código. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la página de Entrenamiento del modelo.

Ejemplo de entrenamiento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Imágenes y anotaciones de muestra

El conjunto de datos COCO contiene un conjunto diverso de imágenes con varias categorías de objetos y escenas complejas. Aquí tienes algunos ejemplos de imágenes del conjunto de datos, junto con sus anotaciones correspondientes:

Lote de entrenamiento en mosaico del conjunto de datos COCO con detección de objetos

Imagen en mosaico: esta imagen muestra un lote de entrenamiento compuesto por imágenes en mosaico del conjunto de datos. El mosaico es una técnica utilizada durante el entrenamiento que combina múltiples imágenes en una sola para aumentar la variedad de objetos y escenas dentro de cada lote de entrenamiento. Esto ayuda a mejorar la capacidad del modelo para generalizar a diferentes tamaños de objeto, relaciones de aspecto y contextos.

El ejemplo muestra la variedad y complejidad de las imágenes en el conjunto de datos COCO y los beneficios de usar el mosaico durante el proceso de entrenamiento.

Citas y reconocimientos

Si utilizas el conjunto de datos COCO en tu trabajo de investigación o desarrollo, por favor cita el siguiente artículo:

Cita

@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}
}

Nos gustaría agradecer al Consorcio COCO por crear y mantener este valioso recurso para la comunidad de visión artificial. Para obtener más información sobre el conjunto de datos COCO y sus creadores, visita el sitio web del conjunto de datos COCO.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el conjunto de datos COCO y por qué es importante para la visión artificial?

El conjunto de datos COCO (Common Objects in Context) es un conjunto de datos a gran escala utilizado para la detección de objetos, segmentación y generación de subtítulos. Contiene 330.000 imágenes con anotaciones detalladas para 80 categorías de objetos, lo que lo hace esencial para evaluar y entrenar modelos de visión artificial. Los investigadores utilizan COCO debido a sus diversas categorías y métricas de evaluación estandarizadas como la precisión media (mAP).

¿Cómo puedo entrenar un modelo YOLO usando el conjunto de datos COCO?

Para entrenar un modelo YOLO26 usando el conjunto de datos COCO, puedes utilizar los siguientes fragmentos de código:

Ejemplo de entrenamiento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Consulta la página de Entrenamiento para obtener más detalles sobre los argumentos disponibles.

¿Cuáles son las características clave del conjunto de datos COCO?

El conjunto de datos COCO incluye:

330.000 imágenes, de las cuales 200.000 están anotadas para detección de objetos, segmentación y generación de subtítulos.
80 categorías de objetos que van desde artículos comunes como coches y animales hasta otros específicos como bolsos y equipamiento deportivo.
Métricas de evaluación estandarizadas para detección de objetos (mAP) y segmentación (recuperación media, mAR).
Técnica de mosaico en lotes de entrenamiento para mejorar la generalización del modelo en varios tamaños y contextos de objetos.

¿Dónde puedo encontrar modelos YOLO26 preentrenados en el conjunto de datos COCO?

Los modelos YOLO26 preentrenados en el conjunto de datos COCO se pueden descargar desde los enlaces proporcionados en la documentación. Algunos ejemplos incluyen:

Estos modelos varían en tamaño, mAP y velocidad de inferencia, proporcionando opciones para diferentes requisitos de rendimiento y recursos.

¿Cómo está estructurado el conjunto de datos COCO y cómo lo uso?