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Conjunto de datos COCO

El conjunto de datos COCO (Objetos Comunes en Contexto) es un conjunto de datos a gran escala de detecci贸n, segmentaci贸n y subtitulaci贸n de objetos. Est谩 dise帽ado para fomentar la investigaci贸n sobre una amplia variedad de categor铆as de objetos y se utiliza habitualmente para la evaluaci贸n comparativa de modelos de visi贸n por ordenador. Es un conjunto de datos esencial para los investigadores y desarrolladores que trabajan en tareas de detecci贸n de objetos, segmentaci贸n y estimaci贸n de poses.



Observa: Ultralytics Visi贸n general del conjunto de datos COCO

Modelos preentrenados COCO

Modelo tama帽o
(p铆xeles)
mAPval
50-95
Velocidad
CPU ONNX
(ms)
Velocidad
A100 TensorRT
(ms)
par谩metros
(M)
FLOPs
(B)
YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7
YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6
YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9
YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2
YOLOv8x 640 53.9 479.1 3.53 68.2 257.8

Caracter铆sticas principales

  • COCO contiene 330.000 im谩genes, de las que 200.000 tienen anotaciones para tareas de detecci贸n de objetos, segmentaci贸n y subtitulado.
  • El conjunto de datos comprende 80 categor铆as de objetos, incluidos objetos comunes como coches, bicicletas y animales, as铆 como categor铆as m谩s espec铆ficas como paraguas, bolsos y equipamiento deportivo.
  • Las anotaciones incluyen cuadros delimitadores de objetos, m谩scaras de segmentaci贸n y leyendas para cada imagen.
  • COCO proporciona m茅tricas de evaluaci贸n estandarizadas, como la Precisi贸n Media Media (mAP) para la detecci贸n de objetos, y la Recuperaci贸n Media (mAR) para las tareas de segmentaci贸n, lo que la hace adecuada para comparar el rendimiento de los modelos.

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:

  1. Entrenar2017: Este subconjunto contiene 118.000 im谩genes para entrenar los modelos de detecci贸n de objetos, segmentaci贸n y subtitulado.
  2. Val2017: Este subconjunto tiene 5K im谩genes utilizadas con fines de validaci贸n durante el entrenamiento del modelo.
  3. Prueba2017: Este subconjunto consta de 20.000 im谩genes utilizadas para probar y evaluar comparativamente los modelos entrenados. Las anotaciones de la verdad sobre el terreno para este subconjunto no est谩n disponibles p煤blicamente, y los resultados se env铆an al servidor de evaluaci贸n COCO para evaluar el rendimiento.

Aplicaciones

El conjunto de datos COCO se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo en detecci贸n de objetos (como YOLO, Faster R-CNN y SSD), segmentaci贸n de instancias (como Mask R-CNN) y detecci贸n de puntos clave (como OpenPose). La diversidad de categor铆as de objetos del conjunto de datos, el gran n煤mero de im谩genes anotadas y las m茅tricas de evaluaci贸n estandarizadas lo convierten en un recurso esencial para los investigadores y profesionales de la visi贸n por ordenador.

Conjunto de datos YAML

Se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language) para definir la configuraci贸n del conjunto de datos. Contiene informaci贸n sobre las rutas del conjunto de datos, las clases y otra informaci贸n relevante. 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 YOLO 馃殌, AGPL-3.0 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
# 鈹溾攢鈹 ultralytics
# 鈹斺攢鈹 datasets
#     鈹斺攢鈹 coco  鈫 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: ../datasets/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 ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/'
  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)

Utilizaci贸n

Para entrenar un modelo YOLOv8n en el conjunto de datos COCO durante 100 茅pocas con un tama帽o de imagen de 640, puedes utilizar los siguientes fragmentos de c贸digo. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la p谩gina Entrenamiento del modelo.

Ejemplo de tren

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.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=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Ejemplos de im谩genes y anotaciones

El conjunto de datos COCO contiene un conjunto diverso de im谩genes con varias categor铆as de objetos y escenas complejas. Aqu铆 tienes algunos ejemplos de im谩genes 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 im谩genes del conjunto de datos en mosaico. El mosaico es una t茅cnica utilizada durante el entrenamiento que combina varias im谩genes 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 generalizarse a diferentes tama帽os de objetos, relaciones de aspecto y contextos.

El ejemplo muestra la variedad y complejidad de las im谩genes del conjunto de datos COCO y las ventajas de utilizar mosaicos durante el proceso de entrenamiento.

Citas y agradecimientos

Si utilizas el conjunto de datos COCO en tu trabajo de investigaci贸n o desarrollo, cita el siguiente documento:

@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 Doll谩r},
      year={2015},
      eprint={1405.0312},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

Queremos agradecer al Consorcio COCO la creaci贸n y el mantenimiento de este valioso recurso para la comunidad de visi贸n por ordenador. Para m谩s informaci贸n sobre el conjunto de datos COCO y sus creadores, visita el sitio web del conjunto de datos COCO.



Creado 2023-11-12, Actualizado 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (5), RizwanMunawar (2), Laughing-q (1)

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