Link to this sectionDataset COCO#

El dataset COCO (Common Objects in Context) es un conjunto de datos a gran escala para la detección, segmentación y descripción de objetos. Está diseñado para fomentar la investigación en una amplia variedad de categorías de objetos y se utiliza habitualmente para evaluar modelos de computer vision. Es un dataset esencial para investigadores y desarrolladores que trabajan en tareas de detección de objetos, segmentación y estimación de poses.

Link to this sectionModelos preentrenados en COCO#

Link to this sectionCaracterísticas clave#

• COCO contiene 330 000 imágenes, de las cuales 200 000 cuentan con anotaciones para tareas de detección de objetos, segmentación y descripción.
• El dataset comprende 80 categorías de objetos, incluyendo objetos comunes como coches, bicicletas y animales, así como categorías más específicas como paraguas, bolsos y equipamiento deportivo.
• Las anotaciones incluyen cuadros delimitadores (bounding boxes) de objetos, máscaras de segmentación y descripciones para cada imagen.
• COCO proporciona métricas de evaluación estandarizadas como la mean Average Precision (mAP) para la detección de objetos y la mean Average Recall (mAR) para tareas de segmentación, lo que lo hace adecuado para comparar el rendimiento de los modelos.

Link to this sectionEstructura del dataset#

El dataset COCO se divide en tres subconjuntos:

1. Train2017: Este subconjunto contiene 118 000 imágenes para entrenar modelos de detección de objetos, segmentación y descripción.
2. Val2017: Este subconjunto tiene 5000 imágenes utilizadas con fines de validación durante el entrenamiento del modelo.
3. Test2017: Este subconjunto consta de 20K imágenes utilizadas para probar y evaluar los modelos entrenados. Las anotaciones de la verdad fundamental para este subconjunto no están disponibles públicamente, y los resultados se envían al COCO evaluation server para la evaluación del rendimiento.

Link to this sectionAplicaciones#

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

Link to this sectionYAML del dataset#

Se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language) para definir la configuración del dataset. Contiene información sobre las rutas del dataset, las clases y otra información relevante. En el caso del dataset COCO, el archivo coco.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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 via https://cocodataset.org/#detection-eval

# 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)

Link to this sectionUso#

Para entrenar un modelo YOLO26n en el dataset COCO durante 100 epochs con un tamaño de imagen de 640, puedes usar los siguientes fragmentos de código. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la página de Training del modelo.

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)

Link to this sectionMuestras de imágenes y anotaciones#

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

• Imagen en mosaico: Esta imagen muestra un lote de entrenamiento compuesto por imágenes del conjunto de datos en mosaico. 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 dataset COCO y los beneficios de usar mosaicos durante el proceso de entrenamiento.

Link to this sectionCitas y agradecimientos#

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

@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}
}

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

Link to this sectionFAQ#

Link to this section¿Qué es el dataset COCO y por qué es importante para la visión artificial?#

El dataset COCO (Common Objects in Context) es un conjunto de datos a gran escala utilizado para la object detection, segmentación y descripción. 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 usan COCO debido a sus diversas categorías y métricas de evaluación estandarizadas como la mean Average Precision (mAP).

Link to this section¿Cómo puedo entrenar un modelo YOLO usando el dataset COCO?#

Para entrenar un modelo YOLO26 usando el dataset COCO, puedes usar los siguientes fragmentos de código:

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 Training para obtener más detalles sobre los argumentos disponibles.

Link to this section¿Cuáles son las características clave del dataset COCO?#

El dataset COCO incluye:

• 330 000 imágenes, de las cuales 200 000 están anotadas para detección de objetos, segmentación y descripción.
• 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 (mean Average Recall, mAR).
• Técnica de Mosaicing en los lotes de entrenamiento para mejorar la generalización del modelo a través de varios tamaños y contextos de objetos.

Link to this section¿Dónde puedo encontrar modelos YOLO26 preentrenados en el dataset COCO?#

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

• YOLO26n
• YOLO26s
• YOLO26m
• YOLO26l
• YOLO26x

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

Link to this section¿Cómo está estructurado el dataset COCO y cómo lo utilizo?#

El dataset COCO se divide en tres subconjuntos:

1. Train2017: 118 000 imágenes para entrenamiento.
2. Val2017: 5000 imágenes para validación durante el entrenamiento.
3. Test2017: 20K imágenes para evaluar modelos entrenados. Los resultados deben enviarse al COCO evaluation server para la evaluación del rendimiento.

El archivo de configuración YAML del dataset está disponible en coco.yaml, el cual define las rutas, las clases y los detalles del dataset.