Conjunto de datos COCO

Q: How is the COCO dataset structured and how do I use it?

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos: El archivo de configuración YAML del conjunto de datos está disponible en coco.yaml, que define las rutas, las clases y los detalles del conjunto de datos.

El conjunto de datos COCO (Objetos Comunes en Contexto) es un conjunto de datos a gran escala para la detección de objetos, la segmentación y la descripción. Está diseñado para fomentar la investigación sobre una amplia variedad de categorías de objetos y se utiliza comúnmente para la evaluación comparativa de modelos de visión artificial. Es un conjunto de datos esencial para los investigadores y desarrolladores que trabajan en tareas de detección de objetos, segmentación y estimación de poses.

Ver: Descripción general del conjunto de datos COCO de Ultralytics

Modelos preentrenados COCO

Modelo	tamaño ^(píxeles)	mAP^val 50-95	Velocidad ^{CPU ONNX (ms)}	Velocidad ^{T4 TensorRT10 (ms)}	parámetros ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO11n	640	39.5	56.1 ± 0.8	1.5 ± 0.0	2.6	6.5
YOLO11s	640	47.0	90.0 ± 1.2	2.5 ± 0.0	9.4	21.5
YOLO11m	640	51.5	183.2 ± 2.0	4.7 ± 0.1	20.1	68.0
YOLO11l	640	53.4	238.6 ± 1.4	6.2 ± 0.1	25.3	86.9
YOLO11x	640	54.7	462.8 ± 6.7	11.3 ± 0.2	56.9	194.9

Características clave

COCO contiene 330.000 imágenes, con 200.000 imágenes que tienen anotaciones para tareas de detección de objetos, segmentación y descripción.
El conjunto de datos comprende 80 categorías de objetos, incluyendo objetos comunes como coches, bicicletas y animales, así como categorías más específicas como paraguas, bolsos de mano y equipamiento deportivo.
Las anotaciones incluyen cuadros delimitadores de objetos, máscaras de segmentación y leyendas para cada imagen.
COCO proporciona métricas de evaluación estandarizadas como la precisión media promedio (mAP) para la detección de objetos, y el recall promedio medio (mAR) para las tareas de segmentación, lo que lo hace adecuado para comparar el rendimiento del modelo.

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:

Train2017: Este subconjunto contiene 118K imágenes para el entrenamiento de modelos de detección de objetos, segmentación y subtitulado.
Val2017: Este subconjunto tiene 5K imágenes utilizadas para fines de validación durante el entrenamiento del modelo.
Test2017: Este subconjunto consta de 20K 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 COCO para la evaluación del rendimiento.

Aplicaciones

El dataset COCO se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo en la detección de objetos (como Ultralytics YOLO, Faster R-CNN y SSD), la segmentación de instancias (como Mask R-CNN) y la 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.

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 coco.yaml archivo 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.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  url = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/"
  urls = [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 YOLO11n en el conjunto de datos COCO durante 100 épocas con un tamaño de imagen de 640, puede utilizar los siguientes fragmentos de código. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulte la página de Entrenamiento del modelo.

Ejemplo de entrenamiento

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

sample_images y anotaciones

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

Imagen de muestra del conjunto de datos

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 varias imágenes en una sola imagen 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 objetos, 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 agradecimientos

Si utiliza el conjunto de datos COCO en su trabajo de investigación o desarrollo, cite el siguiente artículo:

BibTeX

@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, visite 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 (Objetos Comunes en Contexto) es un conjunto de datos a gran escala utilizado para la detección de objetos, la segmentación y la descripción. Contiene 330.000 imágenes con anotaciones detalladas para 80 categorías de objetos, lo que lo hace esencial para la evaluación comparativa y el entrenamiento de modelos de visión artificial. Los investigadores utilizan COCO debido a sus diversas categorías y métricas de evaluación estandarizadas como la Precisión Media Precision (mAP).

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

Para entrenar un modelo YOLO11 utilizando el conjunto de datos COCO, puede utilizar los siguientes fragmentos de código:

Ejemplo de entrenamiento

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Consulte 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:

330K imágenes, con 200K anotadas para detección de objetos, segmentación y subtitulado.
80 categorías de objetos que van desde artículos comunes como automóviles y animales hasta otros específicos como bolsos y equipos deportivos.
Métricas de evaluación estandarizadas para la detección de objetos (mAP) y la segmentación (media de recall promedio, mAR).
Técnica de mosaicos en lotes de entrenamiento para mejorar la generalización del modelo en diversos tamaños y contextos de objetos.

¿Dónde puedo encontrar modelos YOLO11 preentrenados en el conjunto de datos COCO?

Los modelos YOLO11 preentrenados en el conjunto de datos COCO se pueden descargar desde los enlaces proporcionados en la documentación. Los 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 utilizo?