Jeu 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 génération de légendes. Il est conçu pour encourager la recherche sur une grande variété de catégories d'objets et est couramment utilisé pour l'évaluation comparative des modèles de vision par ordinateur. C'est un jeu de données essentiel pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur la détection d'objets, la segmentation et l'estimation de pose.

Modèles pré-entraînés COCO#

Fonctionnalités clés#

• COCO contient 330 000 images, dont 200 000 images possèdent des annotations pour des tâches de détection d'objets, de segmentation et de génération de légendes.
• Le jeu de données comprend 80 catégories d'objets, incluant des objets courants tels que des voitures, des vélos et des animaux, ainsi que des catégories plus spécifiques comme des parapluies, des sacs à main et des équipements sportifs.
• Les annotations incluent des boîtes englobantes d'objets, des masques de segmentation et des légendes pour chaque image.
• COCO fournit des métriques d'évaluation standardisées comme la précision moyenne (mAP) pour la détection d'objets, et le rappel moyen (mAR) pour les tâches de segmentation, ce qui le rend adapté pour comparer les performances des modèles.

Structure du jeu de données#

Le jeu de données COCO est divisé en trois sous-ensembles :

1. Train2017 : 118 287 images pour l'entraînement de modèles de détection d'objets, de segmentation et de légendage.
2. Val2017 : 5 000 images utilisées pour la validation pendant l'entraînement du modèle.
3. Test2017 : 20 288 images test-dev utilisées pour l'évaluation comparative des modèles entraînés. Les annotations de vérité terrain pour ce sous-ensemble ne sont pas publiques, et les résultats sont soumis au serveur d'évaluation COCO pour l'évaluation des performances.

Applications#

Le jeu de données COCO est largement utilisé pour l'entraînement et l'évaluation des modèles de deep learning en détection d'objets (tels que Ultralytics YOLO, Faster R-CNN et SSD), en segmentation d'instances (tels que Mask R-CNN) et en détection de points clés (tels que OpenPose). La diversité des catégories d'objets du jeu de données, son grand nombre d'images annotées et ses métriques d'évaluation standardisées en font une ressource essentielle pour les chercheurs et praticiens en vision par ordinateur.

YAML du jeu de données#

Un fichier YAML est utilisé pour définir la configuration du jeu de données. Il contient des informations sur les chemins, les classes et d'autres informations pertinentes du jeu de données. Dans le cas du jeu de données COCO, le fichier coco.yaml est géré sur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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 (20.3 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 via https://cocodataset.org/#detection-eval

# 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 import ASSETS_URL
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  urls = [ASSETS_URL + ("/coco2017labels-segments.zip" if segments else "/coco2017labels.zip")]  # labels
  download(urls, dir=dir.parent)

  # Download data (test2017.zip excluded: ground truth is withheld, only used for the eval-server test-dev split)
  urls = [
      "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip",  # 19G, 118k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip",  # 1G, 5k images
  ]
  download(urls, dir=dir / "images", threads=3)

Utilisation#

Les données d'entraînement et de validation de COCO2017 (20,3 Go) se téléchargent automatiquement lors de ton premier lancement d'entraînement. Pour entraîner un modèle YOLO26n sur COCO pendant 100 époques avec une taille d'image de 640, tu peux utiliser les extraits de code suivants. Pour une liste complète des arguments disponibles, consulte la page Training du modèle. Tu peux également exécuter l'entraînement COCO dans le cloud avec Ultralytics Platform.

from ultralytics import YOLO

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

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

Exemples d'images et annotations#

Le jeu de données COCO contient un ensemble diversifié d'images avec diverses catégories d'objets et des scènes complexes. Voici quelques exemples d'images provenant du jeu de données, accompagnées de leurs annotations correspondantes :

• Image mosaïquée : Cette image montre un lot d'entraînement composé d'images du jeu de données mosaïquées. La mosaïque est une technique utilisée pendant l'entraînement qui combine plusieurs images en une seule pour augmenter la variété des objets et des scènes au sein de chaque lot d'entraînement. Cela aide à améliorer la capacité du modèle à généraliser à différentes tailles d'objets, ratios d'aspect et contextes.

L'exemple présente la variété et la complexité des images du jeu de données COCO ainsi que les avantages de l'utilisation du mosaïquage pendant le processus d'entraînement.

Citations et remerciements#

Si tu utilises le jeu de données COCO dans tes travaux de recherche ou de développement, merci de 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 consortium COCO pour la création et la maintenance de cette ressource précieuse pour la communauté de la vision par ordinateur. Pour plus d'informations sur le jeu de données COCO et ses créateurs, visite le site web du jeu de données COCO.

FAQ#