Jeu de données COCO#

123,272

COCO 2017

ultralytics

publicDetect

COCO 2017 is the canonical Common Objects in Context detection benchmark. Its complex everyday scenes contain dense bounding-box annotations across 80 classes, with varied object scale, occlusion, crowding, and contextual relationships for standardized model comparison.

180 classes11.6 GBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocococo2017+1

Le jeu de données COCO (objets courants dans leur contexte) est un jeu de données à grande échelle pour la détection d’objets, la segmentation et le légendage d’images. Il est conçu pour encourager la recherche sur une grande variété de catégories d’objets et est couramment utilisé pour évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur. Il s’agit d’un jeu de données essentiel pour les chercheurs et les développeurs qui travaillent sur des tâches de détection d’objets, de segmentation et d’estimation de pose.

Modèles COCO préentraînés#

Fonctionnalités clés#

• COCO contient 330K images, dont 200K sont annotées pour les tâches de détection d’objets, de segmentation et de légendage.
• Le jeu de données comprend 80 catégories d’objets, notamment 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 cadres englobants d’objets, des masques de segmentation et des légendes pour chaque image.
• COCO fournit des métriques 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 adapté à la comparaison des 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 entraîner des modèles de détection d’objets, de segmentation et de légendage.
2. Val2017 : 5,000 images utilisées pour la validation pendant l’entraînement des modèles.
3. Test2017 : 20,288 images test-dev utilisées pour évaluer les performances des modèles entraînés. Les annotations de vérité terrain de ce sous-ensemble ne sont pas disponibles publiquement, et les résultats sont envoyés au serveur d’évaluation COCO pour évaluer les performances.

Applications#

Le jeu de données COCO est largement utilisé pour entraîner et évaluer des modèles de deep learning dans la détection d’objets (comme Ultralytics YOLO, Faster R-CNN et SSD), la segmentation d’instances (comme Mask R-CNN) et la détection de points clés (comme OpenPose). La diversité des catégories d’objets, le grand nombre d’images annotées et les métriques d’évaluation standardisées de ce jeu de données en font une ressource essentielle pour les chercheurs et les professionnels de la vision par ordinateur.

Les annotations exportées depuis des outils d’étiquetage au format COCO JSON suivent cette même structure. Pour entraîner un modèle sur tes propres données au format COCO, consulte Convertir les annotations COCO en annotations YOLO.

YAML du jeu de données#

Un fichier YAML sert à définir la configuration du jeu de données. Il contient des informations sur les chemins, les classes et d’autres éléments pertinents du jeu de données. Dans le cas du jeu de données COCO, le fichier coco.yaml est géré à l’adresse 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 COCO2017 (20,3 Go) sont téléchargées automatiquement la première fois que tu lances un 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 obtenir la liste complète des arguments disponibles, consulte la page Entraînement du modèle. Tu peux également exécuter l’entraînement sur 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 d’annotations#

Le jeu de données COCO contient un ensemble varié d’images représentant diverses catégories d’objets et des scènes complexes. Voici quelques exemples d’images du jeu de données, accompagnés de leurs annotations correspondantes :

• Image en mosaïque : cette image présente un lot d’entraînement composé d’images du jeu de données assemblées en mosaïque. La mosaïque est une technique utilisée pendant l’entraînement qui combine plusieurs images en une seule afin d’augmenter la variété des objets et des scènes dans chaque lot d’entraînement. Cela contribue à améliorer la capacité du modèle à se généraliser à différentes tailles d’objets, proportions et contextes.

Cet exemple illustre la variété et la complexité des images du jeu de données COCO, ainsi que les avantages de l’utilisation de la mosaïque 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 souhaitons remercier le COCO Consortium pour avoir créé et assuré 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, consulte le site web du jeu de données COCO.

FAQ#