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Dataset COCO

Il dataset COCO (Common Objects in Context) è un dataset su larga scala per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la didascalia. È progettato per incoraggiare la ricerca su un'ampia varietà di categorie di oggetti ed è comunemente utilizzato per il benchmarking di modelli di computer vision. È un dataset essenziale per ricercatori e sviluppatori che lavorano su attività di rilevamento di oggetti, segmentazione e stima della posa.



Guarda: Panoramica del dataset COCO di Ultralytics

Modelli COCO pre-addestrati

Modello dimensione
(pixel)		 mAPval
50-95		 Velocità
CPU ONNX
(ms)		 Velocità
T4 TensorRT10
(ms)		 parametri
(M)		 FLOPs
(B)
YOLO11n 640 39.5 56.1 ± 0.8 1.5 ± 0.0 2.6 6.5
YOLO11s 640 47.0 90.0 ± 1.2 2.5 ± 0.0 9.4 21.5
YOLO11m 640 51.5 183.2 ± 2.0 4.7 ± 0.1 20.1 68.0
YOLO11l 640 53.4 238.6 ± 1.4 6.2 ± 0.1 25.3 86.9
YOLO11x 640 54.7 462.8 ± 6.7 11.3 ± 0.2 56.9 194.9

Caratteristiche principali

  • COCO contiene 330.000 immagini, con 200.000 immagini che hanno annotazioni per attività di rilevamento di oggetti, segmentazione e didascalia.
  • Il dataset comprende 80 categorie di oggetti, inclusi oggetti comuni come auto, biciclette e animali, nonché categorie più specifiche come ombrelli, borse e attrezzature sportive.
  • Le annotazioni includono i riquadri di delimitazione degli oggetti, le maschere di segmentazione e le didascalie per ogni immagine.
  • COCO fornisce metriche di valutazione standardizzate come la precisione media media (mAP) per il rilevamento di oggetti e il richiamo medio medio (mAR) per le attività di segmentazione, rendendolo adatto per confrontare le prestazioni del modello.

Struttura del set di dati

Il dataset COCO è suddiviso in tre sottoinsiemi:

  1. Train2017: Questo sottoinsieme contiene 118.000 immagini per l'addestramento di modelli di rilevamento di oggetti, segmentazione e didascalie.
  2. Val2017: Questo sottoinsieme ha 5.000 immagini utilizzate per scopi di convalida durante l'addestramento del modello.
  3. Test2017: Questo sottoinsieme è composto da 20.000 immagini utilizzate per testare e valutare i modelli addestrati. Le annotazioni ground truth per questo sottoinsieme non sono disponibili pubblicamente e i risultati vengono inviati al server di valutazione COCO per la valutazione delle prestazioni.

Applicazioni

Il dataset COCO è ampiamente utilizzato per l'addestramento e la valutazione di modelli di deep learning nel rilevamento di oggetti (come Ultralytics YOLO, Faster R-CNN e SSD), nella segmentazione di istanze (come Mask R-CNN) e nel rilevamento di punti chiave (come OpenPose). L'insieme diversificato di categorie di oggetti del dataset, l'elevato numero di immagini annotate e le metriche di valutazione standardizzate lo rendono una risorsa essenziale per i ricercatori e i professionisti della computer vision.

YAML del set di dati

Un file YAML (Yet Another Markup Language) viene utilizzato per definire la configurazione del dataset. Contiene informazioni sui percorsi, le classi e altre informazioni rilevanti del dataset. Nel caso del dataset COCO, il coco.yaml file è mantenuto in https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

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)

Utilizzo

Per addestrare un modello YOLO11n sul dataset COCO per 100 epoche con una dimensione dell'immagine di 640, è possibile utilizzare i seguenti frammenti di codice. Per un elenco completo degli argomenti disponibili, consultare la pagina Training del modello.

Esempio di addestramento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.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 detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Immagini di esempio e annotazioni

Il dataset COCO contiene un insieme diversificato di immagini con varie categorie di oggetti e scene complesse. Ecco alcuni esempi di immagini dal dataset, insieme alle relative annotazioni:

Immagine di esempio del set di dati

  • Immagine mosaicata: questa immagine mostra un batch di addestramento composto da immagini del dataset mosaicato. Il mosaicing è una tecnica utilizzata durante l'addestramento che combina più immagini in un'unica immagine per aumentare la varietà di oggetti e scene all'interno di ogni batch di addestramento. Ciò contribuisce a migliorare la capacità del modello di generalizzare a diverse dimensioni degli oggetti, proporzioni e contesti.

L'esempio mostra la varietà e la complessità delle immagini nel dataset COCO e i vantaggi dell'utilizzo del mosaicing durante il processo di addestramento.

Citazioni e ringraziamenti

Se utilizzi il dataset COCO nel tuo lavoro di ricerca o sviluppo, cita il seguente articolo:

@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}
}

Desideriamo ringraziare il COCO Consortium per aver creato e mantenuto questa preziosa risorsa per la comunità della computer vision. Per ulteriori informazioni sul dataset COCO e sui suoi creatori, visitare il sito web del dataset COCO.

FAQ

Cos'è il dataset COCO e perché è importante per la computer vision?

Il dataset COCO (Common Objects in Context) è un dataset su larga scala utilizzato per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la didascalia. Contiene 330.000 immagini con annotazioni dettagliate per 80 categorie di oggetti, il che lo rende essenziale per il benchmarking e l'addestramento di modelli di computer vision. I ricercatori utilizzano COCO grazie alle sue diverse categorie e alle metriche di valutazione standardizzate come la mean Average Precision (mAP).

Come posso addestrare un modello YOLO utilizzando il dataset COCO?

Per addestrare un modello YOLO11 utilizzando il dataset COCO, è possibile utilizzare i seguenti frammenti di codice:

Esempio di addestramento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.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 detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Fare riferimento alla pagina di training per maggiori dettagli sugli argomenti disponibili.

Quali sono le caratteristiche principali del dataset COCO?

Il dataset COCO include:

  • 330.000 immagini, di cui 200.000 annotate per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la didascalia.
  • 80 categorie di oggetti che vanno da oggetti comuni come auto e animali a oggetti specifici come borse e attrezzature sportive.
  • Metriche di valutazione standardizzate per il rilevamento di oggetti (mAP) e la segmentazione (mean Average Recall, mAR).
  • Tecnica di Mosaicing nei batch di addestramento per migliorare la generalizzazione del modello attraverso varie dimensioni e contesti degli oggetti.

Dove posso trovare modelli YOLO11 pre-addestrati sul dataset COCO?

I modelli YOLO11 pre-addestrati sul dataset COCO possono essere scaricati dai link forniti nella documentazione. Esempi includono:

Questi modelli variano in termini di dimensioni, mAP e velocità di inferenza, offrendo opzioni per diverse esigenze di prestazioni e risorse.

Come è strutturato il dataset COCO e come posso utilizzarlo?

Il dataset COCO è suddiviso in tre sottoinsiemi:

  1. Train2017: 118.000 immagini per l'addestramento.
  2. Val2017: 5.000 immagini per la convalida durante l'addestramento.
  3. Test2017: 20.000 immagini per il benchmarking dei modelli addestrati. I risultati devono essere inviati al server di valutazione COCO per la valutazione delle prestazioni.

Il file di configurazione YAML del dataset è disponibile all'indirizzo coco.yaml, che definisce percorsi, classi e dettagli del dataset.



📅 Creato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 5 mesi fa
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