Conjunto de datos COCO

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

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

El conjunto de datos COCO (Common Objects in Context) es un conjunto de datos a gran escala sobre detección, segmentación y subtitulación de objetos. Está diseñado para fomentar la investigación sobre una amplia variedad de categorías de objetos y se utiliza habitualmente para la evaluación comparativa de modelos de visión por ordenador. Se trata de un conjunto de datos esencial para investigadores y desarrolladores que trabajan en tareas de detección de objetos, segmentación y estimación de poses.

Observa: Ultralytics Visión general del conjunto de datos COCO

Modelos COCO preentrenados

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 principales

COCO contiene 330.000 imágenes, de las cuales 200.000 tienen anotaciones para tareas de detección de objetos, segmentación y subtitulado.
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 cuadros delimitadores de objetos, máscaras de segmentación y leyendas para cada imagen.
COCO proporciona métricas de evaluación estandarizadas, como la precisión media media (mAP) para la detección de objetos y la recuperación media (mAR) para las tareas de segmentación, lo que lo hace adecuado para comparar el rendimiento de los modelos.

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:

Train2017: Este subconjunto contiene 118.000 imágenes para entrenar los modelos de detección de objetos, segmentación y subtitulado.
Val2017: Este subconjunto tiene 5K imágenes utilizadas con fines de validación durante el entrenamiento del modelo.
Prueba2017: Este subconjunto consta de 20 000 imágenes utilizadas para probar y evaluar comparativamente los modelos entrenados. Las anotaciones de la verdad sobre el terreno para este subconjunto no están disponibles públicamente, y los resultados se envían al servidor de evaluación COCO para evaluar el rendimiento.

Aplicaciones

El conjunto de datos COCO se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo en detección de objetos (como YOLO, Faster R-CNN y SSD), segmentación de instancias (como Mask R-CNN) y detección de puntos clave (como OpenPose). La diversidad de categorías de objetos del conjunto de datos, 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 por ordenador.

Conjunto de datos YAML

Para definir la configuración del conjunto de datos se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language). Contiene información sobre las rutas del conjunto de datos, las clases y otra información 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 🚀, 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
# ├── 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: ../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/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)

Utilización

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 tren

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

Ejemplos de imágenes y anotaciones

El conjunto de datos COCO contiene un variado conjunto de imágenes con diversas categorías de objetos y escenas complejas. He aquí 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 del conjunto de datos en 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 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 del conjunto de datos COCO y las ventajas de utilizar mosaicos durante el proceso de formación.

Citas y agradecimientos

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

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}
}

Queremos agradecer al Consorcio COCO la creación y el mantenimiento de este valioso recurso para la comunidad de visión por ordenador. Para 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 por ordenador?

El conjunto de datos COCO (Common Objects in Context) es un conjunto de datos a gran escala utilizado para la detección, segmentación y subtitulación de objetos. 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 por ordenador. Los investigadores utilizan COCO por su diversidad de categorías y sus métricas de evaluación estandarizadas, como la precisión media (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 tren

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 Formación para obtener más información sobre los argumentos disponibles.

¿Cuáles son las principales características del conjunto de datos COCO?

El conjunto de datos COCO incluye:

330.000 imágenes, de las que 200.000 están anotadas para la detección de objetos, la segmentación y el subtitulado.
80 categorías de objetos que van desde artículos comunes como coches y animales a otros específicos como bolsos y equipamiento deportivo.
Métricas de evaluación estandarizadas para la detección de objetos (mAP) y la segmentación (promedio medio de recuperación, mAR).
Técnica de mosaico en lotes de entrenamiento para mejorar la generalización del modelo en distintos tamaños y contextos de objetos.

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

Los modelos YOLO11 preentrenados en el conjunto de datos COCO pueden descargarse de los enlaces que figuran en la documentación. Algunos ejemplos son:

Estos modelos varían en tamaño, mAP y velocidad de inferencia, lo que ofrece opciones para distintos requisitos de rendimiento y recursos.

¿Cómo está estructurado el conjunto de datos COCO y cómo se utiliza?

El conjunto de datos COCO se divide en tres subconjuntos:

Tren2017: 118K imágenes para entrenamiento.
Val2017: 5K imágenes para validación durante el entrenamiento.
Prueba2017: 20.000 imágenes para la evaluación comparativa de los modelos entrenados. Los resultados deben enviarse al servidor de evaluación COCO para evaluar el rendimiento.

El archivo de configuración YAML del conjunto de datos está disponible en coco.yaml, que define rutas, clases y detalles del conjunto de datos.

Creado hace 1 año ✏️ Actualizado hace 2 meses