Ensemble de données COCO

L'ensemble de données COCO (Common Objects in Context) est un ensemble de données à grande échelle sur la détection, la segmentation et le sous-titrage d'objets. 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. Il s'agit d'un ensemble de données essentiel pour les chercheurs et les développeurs qui travaillent sur la détection d'objets, la segmentation et les tâches d'estimation de la pose.

Regarde : Ultralytics Aperçu de l'ensemble de données COCO

Modèles pré-entraînés COCO

Modèle	taille ^(pixels)	mAPval^50-95	Vitesse ^{CPU ONNX (ms})	Vitesse ^{T4 TensorRT10 (ms)}	params ^(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

Caractéristiques principales

COCO contient 330 000 images, dont 200 000 comportent des annotations pour la détection d'objets, la segmentation et les tâches de sous-titrage.
L'ensemble de données comprend 80 catégories d'objets, y compris des objets courants comme les voitures, les bicyclettes et les animaux, ainsi que des catégories plus spécifiques comme les parapluies, les sacs à main et les équipements sportifs.
Les annotations comprennent les boîtes de délimitation des objets, les masques de segmentation et les légendes pour chaque image.
COCO fournit des mesures d'évaluation standardisées telles que la précision moyenne (mAP) pour la détection d'objets et le rappel moyen (mAR) pour les tâches de segmentation, ce qui le rend approprié pour comparer les performances des modèles.

Structure de l'ensemble de données

L'ensemble de données COCO est divisé en trois sous-ensembles :

Train2017: Ce sous-ensemble contient 118K images pour l'entraînement des modèles de détection d'objets, de segmentation et de sous-titrage.
Val2017: Ce sous-ensemble comporte 5K images utilisées à des fins de validation lors de l'entraînement du modèle.
Test2017: Ce sous-ensemble se compose de 20K images utilisées pour tester et étalonner 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 la formation et l'évaluation de modèles d'apprentissage profond dans la détection d'objets (tels que 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 métriques d'évaluation normalisées de l'ensemble de données en font une ressource essentielle pour les chercheurs et les praticiens de la vision par ordinateur.

Jeu de données YAML

Un fichier YAML (Yet Another Markup Language) est utilisé pour définir la configuration du jeu de données. Il contient des informations sur les chemins d'accès au jeu de données, les classes et d'autres informations pertinentes. Dans le cas du jeu de données COCO, le fichier YAML est un fichier de configuration. coco.yaml est maintenu à 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)

Utilisation

Pour entraîner un modèle YOLO11n sur l'ensemble de données COCO pendant 100 époques avec une taille d'image de 640, tu peux utiliser les extraits de code suivants. Pour obtenir une liste complète des arguments disponibles, reporte-toi à la page Formation du modèle.

Exemple de train

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

Exemples d'images et d'annotations

L'ensemble de données COCO contient un ensemble varié d'images avec diverses catégories d'objets et des scènes complexes. Voici quelques exemples d'images tirées de l'ensemble de données, ainsi que les annotations correspondantes :

Image de l'échantillon du jeu de données

Image mosaïque: Cette image montre un lot d'entraînement composé d'images de données mosaïquées. La mosaïque est une technique utilisée pendant la formation qui combine plusieurs images en une seule afin d'augmenter la variété d'objets et de scènes dans chaque lot de formation. Cela permet d'améliorer la capacité du modèle à s'adapter à différentes tailles d'objets, à différents rapports d'aspect et à différents contextes.

L'exemple montre la variété et la complexité des images de l'ensemble de données COCO et les avantages de l'utilisation du mosaïquage pendant le processus de formation.

Citations et remerciements

Si tu utilises l'ensemble de données COCO dans tes travaux de recherche ou de développement, cite l'article suivant :

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}
}

Nous tenons à remercier le Consortium COCO pour avoir créé et maintenu cette ressource précieuse pour la communauté de la vision par ordinateur. Pour plus d'informations sur l'ensemble de données COCO et ses créateurs, visite 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, la segmentation et le sous-titrage d'objets. Il contient 330 000 images avec des annotations détaillées pour 80 catégories d'objets, ce qui le rend essentiel pour l'évaluation comparative et l'entraînement des modèles de vision par ordinateur. Les chercheurs utilisent COCO en raison de la diversité de ses catégories et de ses mesures d'évaluation normalisées telles que la précision moyenne (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, tu peux utiliser les extraits de code suivants :

Exemple de train

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

Reporte-toi à la page 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 :

330K images, dont 200K annotées pour la détection d'objets, la segmentation et le sous-titrage.
80 catégories d'objets allant d'articles courants comme les voitures et les animaux à des objets spécifiques comme les sacs à main et les équipements sportifs.
Mesures d'évaluation standardisées pour la détection d'objets (mAP) et la segmentation (mean Average Recall, mAR).
Technique de mosaïque dans les lots de formation pour améliorer la généralisation du modèle à travers différentes tailles d'objets et contextes.

Où puis-je trouver des modèles YOLO11 pré-entraînés sur l'ensemble de données COCO ?

Les modèles YOLO11 pré-entraînés sur le jeu de données COCO peuvent être téléchargés à partir des liens fournis dans la documentation. Voici quelques exemples :

Ces modèles varient en taille, en mAP et en vitesse d'inférence, offrant des options pour différentes exigences en matière de performances et de ressources.

Comment l'ensemble de données COCO est-il structuré et comment puis-je l'utiliser ?

L'ensemble de données COCO est divisé en trois sous-ensembles :

Train2017: 118K images pour la formation.
Val2017: 5K images pour la validation pendant la formation.
Test2017: 20K 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 du jeu de données est disponible à l'adresse coco.yaml, qui définit les chemins, les classes et les détails du jeu de données.

📅 C réé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 1 mois