Conjunto de datos COCO#

123,272

COCO 2017

ultralytics

publicDetect

COCO 2017 is the canonical Common Objects in Context detection benchmark. Its complex everyday scenes contain dense bounding-box annotations across 80 classes, with varied object scale, occlusion, crowding, and contextual relationships for standardized model comparison.

180 classes11.6 GBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocococo2017+1

El conjunto de datos COCO (objetos comunes en contexto) es un conjunto de datos a gran escala para detección de objetos, segmentación y generación de descripciones. Está diseñado para fomentar la investigación sobre una amplia variedad de categorías de objetos y se utiliza habitualmente para evaluar 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.

Modelos de COCO preentrenados#

Características principales#

• COCO contiene 330K imágenes, de las cuales 200K tienen anotaciones para tareas de detección de objetos, segmentación y generación de descripciones.
• El conjunto de datos comprende 80 categorías de objetos, incluidos objetos comunes como coches, bicicletas y animales, así como categorías más específicas como paraguas, bolsos y equipamiento deportivo.
• Las anotaciones incluyen BBox de objetos, máscaras de segmentación y descripciones para cada imagen.
• COCO proporciona métricas de evaluación estandarizadas, como la precisión media promedio (mAP) para la detección de objetos y el recall medio promedio (mAR) para tareas de segmentación, lo que lo hace adecuado para comparar el rendimiento de los modelos.

Estructura del dataset#

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:

1. Train2017: 118.287 imágenes para entrenar modelos de detección de objetos, segmentación y generación de descripciones.
2. Val2017: 5.000 imágenes utilizadas para la validación durante el entrenamiento del modelo.
3. Test2017: 20.288 imágenes test-dev utilizadas para evaluar modelos entrenados. Las anotaciones de ground truth de este subconjunto no están disponibles públicamente y los resultados se envían al servidor de evaluación de COCO para evaluar el rendimiento.

Aplicaciones#

El conjunto de datos COCO se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de deep learning 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). La amplia variedad de categorías de objetos del conjunto de datos, su gran número de imágenes anotadas y sus métricas de evaluación estandarizadas lo convierten en un recurso esencial para investigadores y profesionales de la visión artificial.

Las anotaciones exportadas desde herramientas de etiquetado en formato COCO JSON siguen esta misma estructura. Para entrenar con tus propios datos en formato COCO, consulta Convertir anotaciones de COCO a YOLO.

YAML del dataset#

Se utiliza un archivo YAML para definir la configuración del conjunto de datos. Contiene información sobre las rutas, las clases y otros datos relevantes 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 🚀 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 (20.3 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 (test2017.zip excluded: ground truth is withheld, only used for the eval-server test-dev split)
  urls = [
      "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip",  # 19G, 118k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip",  # 1G, 5k images
  ]
  download(urls, dir=dir / "images", threads=3)

Uso#

Los datos de entrenamiento y validación de COCO2017 (20,3 GB) se descargan automáticamente la primera vez que inicias el entrenamiento. Para entrenar un modelo YOLO26n con COCO durante 100 épocas y con un tamaño de imagen de 640, puedes utilizar los siguientes fragmentos de código. Para consultar una lista completa de los argumentos disponibles, visita la página de entrenamiento del modelo. También puedes ejecutar el entrenamiento con COCO en la nube mediante Ultralytics Platform.

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 de ejemplo y anotaciones#

El conjunto de datos COCO contiene una amplia variedad de imágenes con distintas categorías de objetos y escenas complejas. Estos son algunos ejemplos de imágenes del conjunto de datos junto con sus anotaciones correspondientes:

• Imagen con mosaico: Esta imagen muestra un lote de entrenamiento compuesto por imágenes del conjunto de datos combinadas mediante mosaico. El mosaico es una técnica utilizada durante el entrenamiento que combina varias imágenes en una sola para aumentar la variedad de objetos y escenas de cada lote de entrenamiento. Esto ayuda a mejorar la capacidad del modelo para generalizar a distintos tamaños de objetos, relaciones de aspecto y contextos.

El ejemplo muestra la variedad y complejidad de las imágenes del conjunto de datos COCO, así como las ventajas de utilizar el mosaico durante el proceso de entrenamiento.

Citas y agradecimientos#

Si utilizas el conjunto de datos COCO en tu trabajo de investigación o desarrollo, 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}
}

Nos gustaría reconocer 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#