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Ensemble de données COCO

The COCO (Common Objects in Context) dataset is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. It is designed to encourage research on a wide variety of object categories and is commonly used for benchmarking computer vision models. It is an essential dataset for researchers and developers working on object detection, segmentation, and pose estimation tasks.



Regarde : Ultralytics Aperçu de l'ensemble de données COCO

Modèles pré-entraînés COCO

Modèletaille
(pixels)
mAPval
50-95
Vitesse
CPU ONNX
(ms
)
Speed
T4 TensorRT10
(ms)
params
(M)
FLOPs
(B)
YOLO11n64039.556.1 ± 0.81.5 ± 0.02.66.5
YOLO11s64047.090.0 ± 1.22.5 ± 0.09.421.5
YOLO11m64051.5183.2 ± 2.04.7 ± 0.120.168.0
YOLO11l64053.4238.6 ± 1.46.2 ± 0.125.386.9
YOLO11x64054.7462.8 ± 6.711.3 ± 0.256.9194.9

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 provides standardized evaluation metrics like mean Average Precision (mAP) for object detection, and mean Average Recall (mAR) for segmentation tasks, making it suitable for comparing model performance.

Structure de l'ensemble de données

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

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

The COCO dataset is widely used for training and evaluating deep learning models in object detection (such as YOLO, Faster R-CNN, and SSD), instance segmentation (such as Mask R-CNN), and keypoint detection (such as OpenPose). The dataset's diverse set of object categories, large number of annotated images, and standardized evaluation metrics make it an essential resource for computer vision researchers and practitioners.

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

To train a YOLO11n model on the COCO dataset for 100 epochs with an image size of 640, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.

Exemple de train

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 :

@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 ?

The COCO dataset (Common Objects in Context) is a large-scale dataset used for object detection, segmentation, and captioning. It contains 330K images with detailed annotations for 80 object categories, making it essential for benchmarking and training computer vision models. Researchers use COCO due to its diverse categories and standardized evaluation metrics like mean Average Precision (mAP).

Comment puis-je entraîner un modèle YOLO à l'aide de l'ensemble de données COCO ?

To train a YOLO11 model using the COCO dataset, you can use the following code snippets:

Exemple de train

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.

Where can I find pretrained YOLO11 models trained on the COCO dataset?

Pretrained YOLO11 models on the COCO dataset can be downloaded from the links provided in the documentation. Examples include:

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 :

  1. Train2017: 118K images pour la formation.
  2. Val2017: 5K images pour la validation pendant la formation.
  3. 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.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 20 days ago

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