Ensemble de données COCO
Le jeu de données COCO (Common Objects in Context) est un jeu de données à grande échelle pour la détection d'objets, la segmentation et la légende d'images. Il est conçu pour encourager la recherche sur une grande variété de catégories d'objets et est couramment utilisé pour évaluer les modèles de vision artificielle. C'est un jeu de données essentiel pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur des tâches de détection d'objets, de segmentation et d'estimation de pose.
Regarder : Présentation du jeu de données Ultralytics COCO
Modèles pré-entraînés COCO
Modèle | Taille (pixels) |
mAPval 50-95 |
Vitesse CPU ONNX (ms) |
Vitesse T4 TensorRT10 (ms) |
paramètres (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 |
Principales caractéristiques
- COCO contient 330 000 images, dont 200 000 images annotées pour les tâches de détection d'objets, de segmentation et de légende.
- Le jeu de données comprend 80 catégories d'objets, y compris des objets courants comme les voitures, les vélos et les animaux, ainsi que des catégories plus spécifiques comme les parapluies, les sacs à main et les équipements sportifs.
- Les annotations comprennent des boîtes englobantes d'objets, des masques de segmentation et des légendes pour chaque image.
- COCO fournit des métriques d'évaluation standardisées telles que la précision moyenne moyenne (mAP) pour la détection d'objets, et le rappel moyen moyen (mAR) pour les tâches de segmentation, ce qui le rend approprié pour comparer les performances du modèle.
Structure du jeu de données
L'ensemble de données COCO est divisé en trois sous-ensembles :
- Train2017 : Ce sous-ensemble contient 118 000 images pour l'entraînement des modèles de détection d'objets, de segmentation et de légende.
- Val2017 : Ce sous-ensemble contient 5 000 images utilisées à des fins de validation pendant l'entraînement du modèle.
- Test2017 : Ce sous-ensemble est constitué de 20 000 images utilisées pour tester et évaluer les modèles entraînés. Les annotations de vérité terrain pour ce sous-ensemble ne sont pas accessibles au public, et les résultats sont soumis au serveur d'évaluation COCO pour l'évaluation des performances.
Applications
L'ensemble de données COCO est largement utilisé pour l'entraînement et l'évaluation des modèles d'apprentissage profond dans la détection d'objets (tels que Ultralytics YOLO, Faster R-CNN et SSD), la segmentation d'instances (tels que Mask R-CNN) et la détection de points clés (tels que OpenPose). L'ensemble diversifié de catégories d'objets, le grand nombre d'images annotées et les mesures d'évaluation normalisées font de cet ensemble de données une ressource essentielle pour les chercheurs et les praticiens en vision par ordinateur.
YAML du jeu de données
Un fichier YAML (Yet Another Markup Language) est utilisé pour définir la configuration de l'ensemble de données. Il contient des informations sur les chemins d'accès, les classes et d'autres informations pertinentes de l'ensemble de données. Dans le cas de l'ensemble de données COCO, le coco.yaml
fichier est maintenu à l'adresse 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)
Utilisation
Pour entraîner un modèle YOLO11n sur l'ensemble de données COCO pendant 100 époques avec une taille d'image de 640, vous pouvez utiliser les extraits de code suivants. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page Entraînement du modèle.
Exemple d'entraînement
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
Images et annotations d'exemple
L'ensemble de données COCO contient un ensemble diversifié d'images avec diverses catégories d'objets et des scènes complexes. Voici quelques exemples d'images de l'ensemble de données, ainsi que leurs annotations correspondantes :
- Image mosaïque : Cette image montre un lot d'entraînement composé d'images d'ensemble de données en mosaïque. La mosaïque est une technique utilisée pendant l'entraînement qui combine plusieurs images en une seule image pour augmenter la variété des objets et des scènes dans chaque lot d'entraînement. Cela permet d'améliorer la capacité du modèle à se généraliser à différentes tailles d'objets, rapports hauteur/largeur et contextes.
L’exemple illustre la variété et la complexité des images dans l’ensemble de données COCO et les avantages de l’utilisation de la mosaïque pendant le processus de formation.
Citations et remerciements
Si vous utilisez l'ensemble de données COCO dans vos travaux de recherche ou de développement, veuillez citer l'article suivant :
@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}
}
Nous tenons à remercier le COCO Consortium pour la création et la maintenance de cette ressource précieuse pour la communauté de la vision par ordinateur. Pour plus d’informations sur l’ensemble de données COCO et ses créateurs, consultez le site Web de l’ensemble de données COCO.
FAQ
Qu'est-ce que l'ensemble de données COCO et pourquoi est-il important pour la vision par ordinateur ?
L’ensemble de données COCO (Common Objects in Context) est un ensemble de données à grande échelle utilisé pour la détection d’objets, la segmentation et le sous-titrage. Il contient 330 000 images avec des annotations détaillées pour 80 catégories d’objets, ce qui le rend essentiel pour l’évaluation comparative et la formation des modèles de vision par ordinateur. Les chercheurs utilisent COCO en raison de ses diverses catégories et de ses mesures d’évaluation normalisées comme la précision moyenne Precision (mAP).
Comment puis-je entraîner un modèle YOLO à l'aide de l'ensemble de données COCO ?
Pour entraîner un modèle YOLO11 à l’aide de l’ensemble de données COCO, vous pouvez utiliser les extraits de code suivants :
Exemple d'entraînement
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
Consultez la page de formation pour plus de détails sur les arguments disponibles.
Quelles sont les principales caractéristiques de l'ensemble de données COCO ?
L'ensemble de données COCO comprend :
- 330 000 images, dont 200 000 annotées pour la détection d'objets, la segmentation et la légende.
- 80 catégories d'objets allant des articles courants comme les voitures et les animaux aux articles spécifiques comme les sacs à main et les équipements sportifs.
- Métriques d'évaluation standardisées pour la détection d'objets (mAP) et la segmentation (rappel moyen moyen, mAR).
- Technique de Mosaïque dans les lots d'entraînement pour améliorer la généralisation du modèle à travers différentes tailles et contextes d'objets.
Où puis-je trouver des modèles YOLO11 pré-entraînés sur l'ensemble de données COCO ?
Les modèles YOLO11 pré-entraînés sur l'ensemble de données COCO peuvent être téléchargés à partir des liens fournis dans la documentation. Les exemples incluent :
Ces modèles varient en taille, en mAP et en vitesse d'inférence, offrant des options pour différentes exigences de performance et de ressources.
Comment l'ensemble de données COCO est-il structuré et comment l'utiliser ?
L'ensemble de données COCO est divisé en trois sous-ensembles :
- Train2017 : 118 000 images pour l'entraînement.
- Val2017 : 5 000 images pour la validation pendant l'entraînement.
- Test2017 : 20 000 images pour l'évaluation comparative des modèles entraînés. Les résultats doivent être soumis au serveur d'évaluation COCO pour l'évaluation des performances.
Le fichier de configuration YAML de l'ensemble de données est disponible à l'adresse coco.yaml, qui définit les chemins, les classes et les détails de l'ensemble de données.