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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 :

  1. Train2017 : Ce sous-ensemble contient 118 000 images pour l'entraînement des modèles de détection d'objets, de segmentation et de légende.
  2. Val2017 : Ce sous-ensemble contient 5 000 images utilisées à des fins de validation pendant l'entraînement du modèle.
  3. 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 :

Exemple d'image de l'ensemble de données

  • 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 :

  1. Train2017 : 118 000 images pour l'entraînement.
  2. Val2017 : 5 000 images pour la validation pendant l'entraînement.
  3. 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.



📅 Créé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 5 mois
glenn-jocher RizwanMunawar jk4e ambitious-octopus UltralyticsAssistant MatthewNoyce Laughing-q

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