Ensemble de données COCO8-Seg

Introduction

Ultralytics COCO8-Seg est un ensemble de données de segmentation d'instances, petit mais polyvalent, composé des 8 premières images de l'ensemble COCO train 2017, 4 pour l'entraînement et 4 pour la validation. Cet ensemble de données est idéal pour tester et déboguer les modèles de segmentation, ou pour expérimenter de nouvelles approches de détection. Avec 8 images, il est suffisamment petit pour être facilement gérable, tout en étant suffisamment diversifié pour tester les pipelines de formation à la recherche d'erreurs et servir de contrôle d'assainissement avant de former des ensembles de données plus importants.

Cet ensemble de données est destiné à être utilisé avec Ultralytics HUB et YOLOv8.

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 COCO8-Seg, le fichier YAML est un fichier de configuration. coco8-seg.yaml est maintenu à https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-seg.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 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: ../datasets/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://ultralytics.com/assets/coco8-seg.zip

Utilisation

Pour entraîner un modèle YOLOv8n-seg sur l'ensemble de données COCO8-Seg pour 100 époques avec une taille d'image de 640, tu peux utiliser les extraits de code suivants. Pour obtenir une liste complète des arguments disponibles, reporte-toi à la page Formation du modèle.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-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 detect train data=coco8-seg.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Exemples d'images et d'annotations

Voici quelques exemples d'images tirées de l'ensemble de données COCO8-Seg, 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 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 COCO8-Seg 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.

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