Aperçu des ensembles de données de segmentation d'instance

La segmentation d'instance est une tâche de vision par ordinateur qui consiste à identifier et à délimiter les objets individuels dans une image. Ce guide donne un aperçu des formats de jeux de données pris en charge par Ultralytics YOLO pour les tâches de segmentation d'instance, ainsi que des instructions sur la façon de préparer, de convertir et d'utiliser ces jeux de données pour l'entraînement de vos modèles.

Formats de jeux de données pris en charge

Format Ultralytics YOLO

Le format d'étiquette de l'ensemble de données utilisé pour l'entraînement des modèles de segmentation YOLO est le suivant :

1. Un fichier texte par image : chaque image du jeu de données possède un fichier texte correspondant portant le même nom que le fichier image et l'extension « .txt ».
2. Une ligne par objet : chaque ligne du fichier texte correspond à une instance d'objet dans l'image.
3. Informations sur l'objet par ligne : Chaque ligne contient les informations suivantes sur l'instance d'objet :
   • Indice de la classe de l'objet : Un entier représentant la classe de l'objet (par exemple, 0 pour personne, 1 pour voiture, etc.).
   • Coordonnées de la boîte englobante de l'objet : Les coordonnées de la boîte englobante autour de la zone du masque, normalisées pour être entre 0 et 1.

Le format d'une seule ligne dans le fichier de l'ensemble de données de segmentation est le suivant :

<class-index> <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn>

Dans ce format, <class-index> est l'indice de la classe de l'objet, et <x1> <y1> <x2> <y2> ... <xn> <yn> sont les coordonnées de délimitation du masque de segmentation de l'objet. Les coordonnées sont séparées par des espaces.

Voici un exemple du format de dataset YOLO pour une seule image avec deux objets constitués d'un segment à 3 points et d'un segment à 5 points.

0 0.681 0.485 0.670 0.487 0.676 0.487
1 0.504 0.000 0.501 0.004 0.498 0.004 0.493 0.010 0.492 0.0104

Format YAML de l'ensemble de données

Le framework Ultralytics utilise un format de fichier YAML pour définir la configuration de l'ensemble de données et du modèle pour l'entraînement des modèles de segmentation. Voici un exemple du format YAML utilisé pour définir un ensemble de données de segmentation :

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# COCO8-seg dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco8-seg/
# Example usage: yolo train data=coco8-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8-seg ← downloads here (1 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: coco8-seg # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 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/coco8-seg.zip

L'argument train et val champs spécifient les chemins d'accès aux répertoires contenant les images d'entraînement et de validation, respectivement.

names est un dictionnaire de noms de classes. L'ordre des noms doit correspondre à l'ordre des indices de classe d'objet dans les fichiers de l'ensemble de données YOLO.

Utilisation

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo segment train data=coco8-seg.yaml model=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640

Ensembles de données pris en charge

Ultralytics YOLO prend en charge divers ensembles de données pour les tâches de segmentation d’instance. Voici une liste des plus couramment utilisés :

• COCO : Un ensemble de données complet pour la détection d'objets, la segmentation et le légendage, comprenant plus de 200 000 images étiquetées dans un large éventail de catégories.
• COCO8-seg: Un sous-ensemble compact de 8 images de COCO conçu pour tester rapidement l'entraînement d'un modèle de segmentation, idéal pour les vérifications CI et la validation du flux de travail dans le ultralytics référentiel.
• COCO128-seg : Un ensemble de données plus petit pour les tâches de segmentation d'instance, contenant un sous-ensemble de 128 images COCO avec des annotations de segmentation.
• Carparts-seg : Un ensemble de données spécialisé axé sur la segmentation des pièces automobiles, idéal pour les applications automobiles. Il comprend une variété de véhicules avec des annotations détaillées des composants automobiles individuels.
• Crack-seg : Un ensemble de données conçu pour la segmentation des fissures dans diverses surfaces. Essentiel pour la maintenance des infrastructures et le contrôle de la qualité, il fournit des images détaillées pour la formation de modèles afin d'identifier les faiblesses structurelles.
• Package-seg : Un ensemble de données dédié à la segmentation de différents types de matériaux et de formes d'emballage. Il est particulièrement utile pour la logistique et l'automatisation des entrepôts, aidant au développement de systèmes de manutention et de tri des colis.

Ajouter votre propre ensemble de données

Si vous possédez votre propre jeu de données et que vous souhaitez l'utiliser pour entraîner des modèles de segmentation avec le format Ultralytics YOLO, assurez-vous qu'il respecte le format spécifié ci-dessus sous « Format Ultralytics YOLO ». Convertissez vos annotations au format requis et spécifiez les chemins d'accès, le nombre de classes et les noms de classes dans le fichier de configuration YAML.

Transférer ou convertir les formats d'étiquettes

Conversion du format de l'ensemble de données COCO au format YOLO

Vous pouvez facilement convertir les étiquettes du format de jeu de données COCO populaire au format YOLO à l'aide de l'extrait de code suivant :

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(labels_dir="path/to/coco/annotations/", use_segments=True)

Cet outil de conversion peut être utilisé pour convertir le jeu de données COCO ou tout jeu de données au format COCO au format Ultralytics YOLO.

N'oubliez pas de vérifier si le jeu de données que vous souhaitez utiliser est compatible avec votre modèle et respecte les conventions de format nécessaires. Des jeux de données correctement formatés sont essentiels pour entraîner des modèles de détection d'objets performants.

Auto-Annotation

L'auto-annotation est une fonctionnalité essentielle qui vous permet de générer un ensemble de données de segmentation en utilisant un modèle de détection pré-entraîné. Elle vous permet d'annoter rapidement et précisément un grand nombre d'images sans avoir besoin d'un étiquetage manuel, ce qui vous fait gagner du temps et des efforts.

Générer un ensemble de données de segmentation à l'aide d'un modèle de détection

Pour annoter automatiquement votre ensemble de données à l'aide du framework Ultralytics, vous pouvez utiliser le auto_annotate fonction comme indiqué ci-dessous :

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(data="path/to/images", det_model="yolo11x.pt", sam_model="sam_b.pt")

L'argument auto_annotate fonction prend le chemin d'accès à vos images, ainsi que des arguments optionnels pour spécifier les modèles de détection pré-entraînés, c'est-à-dire YOLO11, YOLOv8 ou autre modèles et les modèles de segmentation, c'est-à-dire, SAM, SAM2 ou MobileSAM, l'appareil sur lequel exécuter les modèles et le répertoire de sortie pour enregistrer les résultats annotés.

En tirant parti de la puissance des modèles pré-entraînés, l'annotation automatique peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à la création d'ensembles de données de segmentation de haute qualité. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les chercheurs et les développeurs qui travaillent avec de grandes collections d'images, car elle leur permet de se concentrer sur le développement et l'évaluation des modèles plutôt que sur l'annotation manuelle.

Visualiser les annotations de l'ensemble de données

Avant d'entraîner votre modèle, il est souvent utile de visualiser les annotations de votre jeu de données pour s'assurer qu'elles sont correctes. Ultralytics fournit une fonction utilitaire à cet effet :

from ultralytics.data.utils import visualize_image_annotations

label_map = {  # Define the label map with all annotated class labels.
    0: "person",
    1: "car",
}

# Visualize
visualize_image_annotations(
    "path/to/image.jpg",  # Input image path.
    "path/to/annotations.txt",  # Annotation file path for the image.
    label_map,
)

Cette fonction dessine des boîtes englobantes, étiquette les objets avec des noms de classe et ajuste la couleur du texte pour une meilleure lisibilité, vous aidant à identifier et à corriger toute erreur d'annotation avant l'entraînement.

Conversion des masques de segmentation au format YOLO

Si vous avez des masques de segmentation au format binaire, vous pouvez les convertir au format de segmentation YOLO en utilisant :

from ultralytics.data.converter import convert_segment_masks_to_yolo_seg

# For datasets like COCO with 80 classes
convert_segment_masks_to_yolo_seg(masks_dir="path/to/masks_dir", output_dir="path/to/output_dir", classes=80)

Cet utilitaire convertit les images de masque binaire au format de segmentation YOLO et les enregistre dans le répertoire de sortie spécifié.

FAQ

Quels formats de jeu de données Ultralytics YOLO prend-il en charge pour la segmentation d’instance ?

Ultralytics YOLO prend en charge plusieurs formats d'ensembles de données pour la segmentation d'instances, le format principal étant son propre format Ultralytics YOLO. Chaque image de votre ensemble de données a besoin d'un fichier texte correspondant avec des informations sur l'objet segmentées en plusieurs lignes (une ligne par objet), listant l'index de classe et les coordonnées de délimitation normalisées. Pour des instructions plus détaillées sur le format d'ensemble de données YOLO, consultez la présentation des ensembles de données de segmentation d'instances.

Comment puis-je convertir les annotations de l'ensemble de données COCO au format YOLO ?

La conversion des annotations au format COCO vers le format YOLO est simple grâce aux outils Ultralytics. Vous pouvez utiliser le convert_coco fonction de la ultralytics.data.converter module :

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(labels_dir="path/to/coco/annotations/", use_segments=True)

Ce script convertit les annotations de votre ensemble de données COCO au format YOLO requis, le rendant approprié pour l'entraînement de vos modèles YOLO. Pour plus de détails, consultez Port or Convert Label Formats.

Comment préparer un fichier YAML pour l'entraînement des modèles Ultralytics YOLO ?

Pour préparer un fichier YAML pour l'entraînement des modèles YOLO avec Ultralytics, vous devez définir les chemins d'accès aux ensembles de données et les noms de classe. Voici un exemple de configuration YAML :

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# COCO8-seg dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco8-seg/
# Example usage: yolo train data=coco8-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8-seg ← downloads here (1 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: coco8-seg # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 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/coco8-seg.zip

Assurez-vous de mettre à jour les chemins et les noms de classes en fonction de votre ensemble de données. Pour plus d'informations, consultez la section Format YAML de l'ensemble de données.

Qu'est-ce que la fonctionnalité d'annotation automatique dans Ultralytics YOLO ?

L'auto-annotation dans Ultralytics YOLO vous permet de générer des annotations de segmentation pour votre ensemble de données en utilisant un modèle de détection pré-entraîné. Cela réduit considérablement le besoin d'étiquetage manuel. Vous pouvez utiliser le auto_annotate fonction comme suit :

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(data="path/to/images", det_model="yolo11x.pt", sam_model="sam_b.pt")  # or sam_model="mobile_sam.pt"

Cette fonction automatise le processus d'annotation, le rendant plus rapide et plus efficace. Pour plus de détails, explorez la Auto-Annotate Reference.

📅 Créé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 10 jours

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