Ensemble de données COCO128
Introduction
Ultralytics COCO128 est un ensemble de données de détection d'objets, petit mais polyvalent, composé des 128 premières images de l'ensemble COCO train 2017. Ce jeu de données est idéal pour tester et déboguer les modèles de détection d'objets, ou pour expérimenter de nouvelles approches de détection. Avec 128 images, il est suffisamment petit pour être facilement gérable, tout en étant suffisamment diversifié pour tester les pipelines d'entraînement et agir comme un contrôle de santé avant d'entraîner des ensembles de données plus importants.
Regarder : Ultralytics Aperçu de l'ensemble de données COCO
Ce jeu de données est destiné à être utilisé avec Ultralytics HUB et YOLO11.
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 COCO128, le fichier coco128.yaml est conservé à l'adresse suivante https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml.
ultralytics.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/datasets/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── coco128 ← downloads here (7 MB)
# 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/coco128 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco128.zip
Utilisation
Pour entraîner un modèle YOLO11n sur l'ensemble de données COCO128 pour 100 époques avec une taille d'image de 640, vous pouvez utiliser les extraits de code suivants. Pour une liste complète des arguments disponibles, reportez-vous à la page Entraînement du modèle.
Exemple de train
Exemples d'images et d'annotations
Voici quelques exemples d'images tirées de l'ensemble de données COCO128, ainsi que les annotations correspondantes :
- Image mosaïque: Cette image montre un lot d'entraînement composé d'images de données mosaïquées. La mosaïque est une technique utilisée pendant l'apprentissage qui combine plusieurs images en une seule afin d'augmenter la variété des objets et des scènes dans chaque lot d'apprentissage. 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.
Cet exemple illustre la variété et la complexité des images de l'ensemble de données COCO128 et les avantages de l'utilisation du mosaïquage au cours du 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 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 l'ensemble de données COCO et ses créateurs, visitez le site web de l'ensemble de données COCO.
FAQ
À quoi sert l'ensemble de données Ultralytics COCO128 ?
L'ensemble de données Ultralytics COCO128 est un sous-ensemble compact contenant les 128 premières images de l'ensemble de données COCO train 2017. Il est principalement utilisé pour tester et déboguer les modèles de détection d'objets, expérimenter de nouvelles approches de détection et valider les pipelines d'entraînement avant de passer à des ensembles de données plus importants. Sa taille gérable le rend parfait pour des itérations rapides tout en offrant suffisamment de diversité pour constituer un cas de test significatif.
Comment entraîner un modèle YOLO11 en utilisant le jeu de données COCO128 ?
Pour entraîner un modèle YOLO11 sur le jeu de données COCO128, vous pouvez utiliser des commandes Python ou CLI . Voici comment procéder :
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model
results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640)
```
=== "CLI"
`bash
yolo detect train data=coco128.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
`
For more training options and parameters, refer to the [Training](../../modes/train.md) documentation.
### What are the benefits of using mosaic augmentation with COCO128?
Mosaic augmentation, as shown in the sample images, combines multiple training images into a single composite image. This technique offers several benefits when training with COCO128:
- Increases the variety of objects and contexts within each training batch
- Improves model generalization across different object sizes and aspect ratios
- Enhances detection performance for objects at various scales
- Maximizes the utility of a small dataset by creating more diverse training samples
This technique is particularly valuable for smaller datasets like COCO128, helping models learn more robust features from limited data.
### How does COCO128 compare to other COCO dataset variants?
COCO128 (128 images) sits between [COCO8](../detect/coco8.md) (8 images) and the full [COCO](../detect/coco.md) dataset (118K+ images) in terms of size:
- **COCO8**: Contains just 8 images (4 train, 4 val) - ideal for quick tests and debugging
- **COCO128**: Contains 128 images - balanced between size and diversity
- **Full COCO**: Contains 118K+ training images - comprehensive but resource-intensive
COCO128 provides a good middle ground, offering more diversity than COCO8 while remaining much more manageable than the full COCO dataset for experimentation and initial model development.
### Can I use COCO128 for tasks other than object detection?
While COCO128 is primarily designed for object detection, the dataset's annotations can be adapted for other computer vision tasks:
- **Instance segmentation**: Using the segmentation masks provided in the annotations
- **Keypoint detection**: For images containing people with keypoint annotations
- **Transfer learning**: As a starting point for fine-tuning models for custom tasks
For specialized tasks like [segmentation](../../tasks/segment.md), consider using purpose-built variants like [COCO8-seg](../segment/coco8-seg.md) which include the appropriate annotations.
