Ensemble de données COCO-Seg

L'ensemble de données COCO-Seg, une extension de l'ensemble de données COCO (Common Objects in Context), est spécialement conçu pour faciliter la recherche dans le domaine de la segmentation d'instances d'objets. Il utilise les mêmes images que COCO, mais introduit des annotations de segmentation plus détaillées. Cet ensemble de données est une ressource essentielle pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur des tâches de segmentation d'instances, en particulier pour l'entraînement des modèles Ultralytics YOLO.

Modèles pré-entraînés COCO-Seg

Principales caractéristiques

• COCO-Seg conserve les 330 000 images originales de COCO.
• L'ensemble de données comprend les mêmes 80 catégories d'objets que l'on trouve dans l'ensemble de données COCO original.
• Les annotations comprennent désormais des masques de segmentation d'instances plus détaillés pour chaque objet dans les images.
• COCO-Seg 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 d'instances, ce qui permet une comparaison efficace des performances du modèle.

Structure du jeu de données

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

1. Train2017 : Ce sous-ensemble contient 118 000 images pour l'entraînement des modèles de segmentation d'instances.
2. Val2017 : Ce sous-ensemble comprend 5 000 images utilisées à des fins de validation pendant l'entraînement du modèle.
3. Test2017 : Ce sous-ensemble englobe 20 000 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

COCO-Seg est largement utilisé pour l'entraînement et l'évaluation des modèles de deep learning dans la segmentation d'instances, tels que les modèles YOLO. Le grand nombre d'images annotées, la diversité des catégories d'objets et les métriques d'évaluation standardisées en font une ressource indispensable 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 de l'ensemble de données. Il contient des informations sur les chemins d'accès de l'ensemble de données, les classes et d'autres informations pertinentes. Dans le cas de l'ensemble de données COCO-Seg, le coco.yaml fichier est maintenu 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 (20.1 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.downloads import download

  # 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

Pour entraîner un modèle YOLO11n-seg sur l'ensemble de données COCO-Seg pendant 100 epochs avec une taille d'image de 640, vous pouvez utiliser les extraits de code suivants. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page Formation du modèle.

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="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

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

Images et annotations d'exemple

COCO-Seg, comme son prédécesseur COCO, contient un ensemble diversifié d'images avec différentes catégories d'objets et des scènes complexes. Cependant, COCO-Seg introduit des masques de segmentation d'instance plus détaillés pour chaque objet dans les images. Voici quelques exemples d'images de l'ensemble de données, ainsi que leurs masques de segmentation d'instance correspondants :

• Image mosaiquée : Cette image montre un lot d’entraînement composé d’images d’ensemble de données en mosaïque. La mosaïque est une technique utilisée pendant l’entraînement qui combine plusieurs images en une seule image afin d’accroître la variété des objets et des scènes dans chaque lot d’entraînement. Cela aide la capacité du modèle à se généraliser à différentes tailles d’objet, rapports d’aspect et contextes.

L'exemple met en évidence la variété et la complexité des images dans l'ensemble de données COCO-Seg et les avantages de l'utilisation de la mosaïque pendant le processus d'entraînement.

Citations et remerciements

Si vous utilisez l'ensemble de données COCO-Seg dans vos travaux de recherche ou de développement, veuillez citer l'article original de COCO et reconnaître l'extension à COCO-Seg :

@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 remercions le consortium COCO pour la création et la maintenance de cette ressource inestimable 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

Qu'est-ce que le jeu de données COCO-Seg et en quoi diffère-t-il du jeu de données COCO original ?

L'ensemble de données COCO-Seg est une extension de l'ensemble de données COCO (Common Objects in Context) original, spécialement conçu pour les tâches de segmentation d'instances. Bien qu'il utilise les mêmes images que l'ensemble de données COCO, COCO-Seg comprend des annotations de segmentation plus détaillées, ce qui en fait une ressource puissante pour les chercheurs et les développeurs qui se concentrent sur la segmentation d'instances d'objets.

Comment puis-je entraîner un modèle YOLO11 en utilisant le jeu de données COCO-Seg ?

Pour entraîner un modèle YOLO11n-seg sur l'ensemble de données COCO-Seg pendant 100 epochs avec une taille d'image de 640, vous pouvez utiliser les extraits de code suivants. Pour une liste détaillée des arguments disponibles, consultez la page Formation du modèle.

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="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

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

Quelles sont les principales caractéristiques du jeu de données COCO-Seg ?

Le jeu de données COCO-Seg comprend plusieurs caractéristiques clés :

• Conserve les 330 000 images originales de l'ensemble de données COCO.
• Annote les mêmes 80 catégories d'objets que l'on trouve dans le COCO original.
• Fournit des masques de segmentation d'instance plus détaillés pour chaque objet.
• Utilise 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 d'instance.

Quels modèles pré-entraînés sont disponibles pour COCO-Seg, et quelles sont leurs mesures de performance ?

Le jeu de données COCO-Seg prend en charge plusieurs modèles de segmentation YOLO11 pré-entraînés avec différentes mesures de performance. Voici un résumé des modèles disponibles et de leurs mesures clés :

Ces modèles vont du YOLO11n-seg léger au YOLO11x-seg plus puissant, offrant différents compromis entre vitesse et précision pour répondre aux diverses exigences des applications. Pour plus d'informations sur la sélection des modèles, consultez la page des modèles Ultralytics.

Comment le jeu de données COCO-Seg est-il structuré et quels sous-ensembles contient-il ?

Le jeu de données COCO-Seg est divisé en trois sous-ensembles pour des besoins spécifiques de formation et d'évaluation :

1. Train2017 : Contient 118 000 images principalement utilisées pour entraîner des modèles de segmentation d'instance.
2. Val2017 : Comprend 5 000 images utilisées pour la validation pendant le processus d'entraînement.
3. Test2017 : Englobe 20 000 images réservées aux tests et à l'évaluation comparative des modèles entraînés. Notez que les annotations de vérité terrain pour ce sous-ensemble ne sont pas accessibles au public, et les résultats de performance sont soumis au serveur d'évaluation COCO pour évaluation.

Pour des besoins d'expérimentation plus modestes, vous pouvez également envisager d'utiliser l'ensemble de données COCO8-seg, qui est une version compacte contenant seulement 8 images de l'ensemble COCO train 2017.

📅 Créé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 5 mois

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