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 large variété de catégories d'objets et est couramment utilisé pour l'évaluation comparative de modèles de vision par ordinateur. Il s'agit d'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.
Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview
Modèles pré-entraînés sur COCO
| Modèle | taille (pixels) | mAPval 50-95 | mAPval 50-95(e2e) | Vitesse CPU ONNX (ms) | Vitesse T4 TensorRT10 (ms) | params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Fonctionnalités clés
- COCO contient 330K images, dont 200K 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 comme les voitures, les vélos et les animaux, ainsi que des catégories plus spécifiques telles que les parapluies, les sacs à main et les équipements sportifs.
- Les annotations incluent des boîtes englobantes d'objets, des masques de segmentation et des légendes pour chaque image.
- COCO fournit des mesures 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 :
- Train2017 : Ce sous-ensemble contient 118K images pour l'entraînement de modèles de détection d'objets, de segmentation et de génération de légendes.
- Val2017 : Ce sous-ensemble dispose de 5K images utilisées à des fins de validation pendant l'entraînement du modèle.
- Test2017 : Ce sous-ensemble consiste en 20K 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
Le jeu de données COCO est largement utilisé pour entraîner et évaluer des modèles de deep learning en détection d'objets (comme Ultralytics YOLO, Faster R-CNN, et SSD), en segmentation d'instance (comme Mask R-CNN), et en détection de points clés (comme OpenPose). L'ensemble diversifié de catégories d'objets, le grand nombre d'images annotées et les mesures d'évaluation standardisées font de ce jeu 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 du jeu de données. Il contient des informations sur les chemins du jeu de données, les classes et d'autres informations pertinentes. Dans le cas du jeu de données COCO, le fichier coco.yaml est maintenu 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 (20.1 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 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
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 YOLO26n sur le jeu de données 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, réfère-toi à la page Entraînement du modèle.
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 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 en mosaïque : Cette image démontre un lot d'entraînement composé d'images du jeu 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 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 met en valeur la variété et la complexité des images dans le 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 le papier 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 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
Qu'est-ce que le jeu de données COCO et pourquoi est-il important pour la vision par ordinateur ?
Le jeu de données COCO (Common Objects in Context) est un jeu de données à grande échelle utilisé pour la détection d'objets, la segmentation et la génération de légendes. Il contient 330K images avec des annotations détaillées pour 80 catégories d'objets, le rendant essentiel pour l'évaluation comparative et l'entraînement de modèles de vision par ordinateur. Les chercheurs utilisent COCO en raison de ses catégories diversifiées et de ses mesures d'évaluation standardisées comme la précision moyenne (mAP).
Comment puis-je entraîner un modèle YOLO en utilisant le jeu de données COCO ?
Pour entraîner un modèle YOLO26 en utilisant le jeu de données COCO, tu peux utiliser les extraits de code suivants :
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)Réfère-toi à la page Entraînement pour plus de détails sur les arguments disponibles.
Quelles sont les caractéristiques clés du jeu de données COCO ?
Le jeu de données COCO inclut :
- 330K images, dont 200K annotées pour la détection d'objets, la segmentation et la génération de légendes.
- 80 catégories d'objets allant d'éléments courants comme les voitures et les animaux à des éléments spécifiques comme les sacs à main et les équipements sportifs.
- Des mesures d'évaluation standardisées pour la détection d'objets (mAP) et la segmentation (rappel moyen, mAR).
- Une technique de mosaïque dans les lots d'entraînement pour améliorer la généralisation du modèle à travers diverses tailles d'objets et contextes.
Où puis-je trouver des modèles YOLO26 pré-entraînés sur le jeu de données COCO ?
Les modèles YOLO26 pré-entraînés sur le jeu de données COCO peuvent être téléchargés depuis les liens fournis dans la documentation. Des exemples incluent :
Ces modèles varient en taille, mAP et vitesse d'inférence, offrant des options pour différents besoins en termes de performance et de ressources.
Comment le jeu de données COCO est-il structuré et comment l'utiliser ?
Le jeu de données COCO est divisé en trois sous-ensembles :
- Train2017 : 118K images pour l'entraînement.
- Val2017 : 5K images pour la validation pendant l'entraînement.
- 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 sur coco.yaml, lequel définit les chemins, les classes et les détails du jeu de données.