Conjunto de datos COCO8-Seg#

8

coco8-seg

ultralytics

publicSegment

COCO8-Seg is Ultralytics' minimal instance-segmentation smoke-test set: four training and four validation images sampled from COCO 2017. Real polygons and the 80-class taxonomy enable rapid validation of mask loading, augmentation, training, and export.

280 classes837.5 KBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

Introducción#

Ultralytics COCO8-Seg es un conjunto de datos pequeño pero versátil de segmentación de instancias, compuesto por las primeras 8 imágenes del conjunto de entrenamiento COCO 2017: 4 para entrenamiento y 4 para validación. Este conjunto de datos es ideal para probar y depurar modelos de segmentación o experimentar con nuevos enfoques de detección. Con 8 imágenes, es lo bastante pequeño como para gestionarlo fácilmente y, al mismo tiempo, lo bastante diverso como para probar si las canalizaciones de entrenamiento contienen errores y servir como comprobación de coherencia antes de entrenar conjuntos de datos más grandes.

Estructura del dataset#

• Imágenes: 8 en total (4 de entrenamiento / 4 de validación).
• Clases: 80 categorías de COCO.
• Etiquetas: polígonos en formato YOLO almacenados en labels/{train,val}, correspondientes a cada archivo de imagen.
• Tamaño de la descarga: ~1 MB.

Explora COCO8-Seg en Ultralytics Platform para examinar todas las imágenes con sus máscaras poligonales, consultar la distribución de clases y los mapas de calor de las anotaciones en la pestaña Charts, y clonarlo para entrenar tu propio modelo en la nube.

YAML del dataset#

Se utiliza un archivo YAML para definir la configuración del conjunto de datos. Contiene información sobre las rutas del conjunto de datos, las clases y otros datos relevantes. En el caso del conjunto de datos COCO8-Seg, el archivo coco8-seg.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-seg.yaml.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# COCO8-seg dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco8-seg
# Example usage: yolo train data=coco8-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8-seg ← downloads here (1 MB)

# 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: coco8-seg # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)

# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8-seg.zip

Uso#

Para entrenar un modelo YOLO26n-seg con el conjunto de datos COCO8-Seg durante 100 épocas 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.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Imágenes de ejemplo y anotaciones#

Estos son algunos ejemplos de imágenes del conjunto de datos COCO8-Seg, 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.

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 la labor del Consorcio COCO por crear y mantener este valioso recurso para la comunidad de visión por ordenador. Para obtener más información sobre el dataset COCO y sus creadores, visita el sitio web del dataset COCO.

Preguntas frecuentes#