Conjunto de datos COCO
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) |
mAPval 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
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 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:
@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
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?
El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:
- Train2017: 118K imágenes para entrenamiento.
- Val2017: 5K imágenes para la validación durante el entrenamiento.
- Test2017: 20K imágenes para la evaluación comparativa de modelos entrenados. Los resultados deben enviarse al servidor de evaluación COCO para la evaluación del rendimiento.
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.