Ensemble de données COCO8-Seg

Q: What is the COCO8-Seg dataset, and how is it used in Ultralytics YOLO11?

L'ensemble de données COCO8-Seg est un ensemble de données compact de segmentation d'instances de Ultralytics, composé des 8 premières images de l'ensemble COCO train 2017 - 4 images pour l'entraînement et 4 pour la validation. Ce jeu de données est conçu pour tester et déboguer les modèles de segmentation ou pour expérimenter de nouvelles méthodes de détection. Il est particulièrement utile avec Ultralytics YOLO11 et HUB pour l'itération rapide et la vérification des erreurs de pipeline avant de passer à des ensembles de données plus importants. Pour une utilisation détaillée, reportez-vous à la page sur l'entraînement des modèles.

Q: Why is the COCO8-Seg dataset important for model development and debugging?

L'ensemble de données COCO8-Seg est idéal pour sa facilité de gestion et sa diversité dans un format réduit. Il ne comprend que 8 images, ce qui permet de tester et de déboguer rapidement les modèles de segmentation ou les nouvelles approches de détection sans avoir à gérer des ensembles de données plus importants. Il s'agit donc d'un outil efficace pour les vérifications d'usage et l'identification des erreurs de pipeline avant de s'engager dans une formation approfondie sur de grands ensembles de données. Pour en savoir plus sur les formats des ensembles de données, cliquez ici.

Q: Where can I find the YAML configuration file for the COCO8-Seg dataset?

Le fichier de configuration YAML pour le jeu de données COCO8-Seg est disponible dans le dépôt Ultralytics . Vous pouvez accéder au fichier directement ici. Le fichier YAML contient des informations essentielles sur les chemins d'accès au jeu de données, les classes et les paramètres de configuration nécessaires à l'entraînement et à la validation du modèle.

Q: What are some benefits of using mosaicing during training with the COCO8-Seg dataset?

L'utilisation de mosaïques pendant la formation permet d'augmenter la diversité et la variété des objets et des scènes dans chaque lot de formation. Cette technique combine plusieurs images en une seule image composite, ce qui améliore la capacité du modèle à s'adapter à différentes tailles d'objets, à différents rapports d'aspect et à différents contextes au sein de la scène. La mosaïque permet d'améliorer la robustesse et la précision d'un modèle, en particulier lorsque l'on travaille avec de petits ensembles de données tels que COCO8-Seg. Pour un exemple d'images mosaïquées, voir la section Exemples d'images et d'annotations.

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. Ce jeu 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 d'entraînement et agir comme un contrôle d'assainissement avant d'entraîner des ensembles de données plus importants.

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 COCO8-Seg, le fichier coco8-seg.yaml est conservé à l'adresse suivante https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-seg.yaml.

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://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8-seg.zip

Utilisation

Pour entraîner un modèle YOLO11n-seg sur l'ensemble de données COCO8-Seg 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 d'entraînement du modèle.

Exemple de train

PythonCLI

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

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 de l'échantillon de l'ensemble de données

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 COCO8-Seg 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 :

BibTeX

@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

Qu'est-ce que l'ensemble de données COCO8-Seg et comment est-il utilisé dans Ultralytics YOLO11 ?

L'ensemble de données COCO8-Seg est un ensemble de données compact de segmentation d'instances de Ultralytics, composé des 8 premières images de l'ensemble COCO train 2017 - 4 images pour l'entraînement et 4 pour la validation. Ce jeu de données est conçu pour tester et déboguer les modèles de segmentation ou pour expérimenter de nouvelles méthodes de détection. Il est particulièrement utile avec Ultralytics YOLO11 et HUB pour l'itération rapide et la vérification des erreurs de pipeline avant de passer à des ensembles de données plus importants. Pour une utilisation détaillée, reportez-vous à la page Formation au modèle.

Comment puis-je entraîner un modèle YOLO11n-seg en utilisant le jeu de données COCO8-Seg ?

Pour entraîner un modèle YOLO11n-seg sur l'ensemble de données COCO8-Seg pour 100 époques avec une taille d'image de 640, vous pouvez utiliser les commandes Python ou CLI . Voici un exemple rapide :

Exemple de train

PythonCLI

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

Pour une explication détaillée des arguments disponibles et des options de configuration, vous pouvez consulter la documentation de la formation.

Pourquoi l'ensemble de données COCO8-Seg est-il important pour le développement et le débogage des modèles ?

L'ensemble de données COCO8-Seg est idéal pour sa facilité de gestion et sa diversité dans un format réduit. Il ne comprend que 8 images, ce qui permet de tester et de déboguer rapidement les modèles de segmentation ou les nouvelles approches de détection sans avoir à gérer des ensembles de données plus importants. Il s'agit donc d'un outil efficace pour les vérifications d'usage et l'identification des erreurs de pipeline avant de s'engager dans une formation approfondie sur de grands ensembles de données. Pour en savoir plus sur les formats des ensembles de données , cliquez ici.

Où puis-je trouver le fichier de configuration YAML pour le jeu de données COCO8-Seg ?

Le fichier de configuration YAML pour le jeu de données COCO8-Seg est disponible dans le dépôt Ultralytics . Vous pouvez accéder au fichier directement ici. Le fichier YAML contient des informations essentielles sur les chemins d'accès au jeu de données, les classes et les paramètres de configuration nécessaires à l'entraînement et à la validation du modèle.

Quels sont les avantages de l'utilisation du mosaïquage pendant la formation avec l'ensemble de données COCO8-Seg ?

L'utilisation de mosaïques pendant la formation permet d'augmenter la diversité et la variété des objets et des scènes dans chaque lot de formation. Cette technique combine plusieurs images en une seule image composite, ce qui améliore la capacité du modèle à s'adapter à différentes tailles d'objets, à différents rapports d'aspect et à différents contextes au sein de la scène. La mosaïque permet d'améliorer la robustesse et la précision d'un modèle, en particulier lorsque l'on travaille avec de petits ensembles de données tels que COCO8-Seg. Pour un exemple d'images mosaïquées, voir la section Exemples d'images et d'annotations.

📅C réé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 2 mois