Link to this sectionDataset COCO#

Q: Quali sono le caratteristiche principali del dataset COCO?

Il dataset COCO include: - 330K immagini, con 200K annotate per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la generazione di didascalie. - 80 categorie di oggetti che spaziano da articoli comuni come auto e animali a quelli 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 su varie dimensioni di oggetti e contesti.

Q: Come è strutturato il dataset COCO e come lo utilizzo?

Il dataset COCO è suddiviso in tre sottoinsiemi: 1. Train2017: 118K immagini per l'addestramento. 2. Val2017: 5K immagini per la validazione durante l'addestramento. 3. Test2017: 20K immagini per il benchmarking dei modelli addestrati. I risultati devono essere inviati al COCO evaluation server per la valutazione delle prestazioni. Il file di configurazione YAML del dataset è disponibile su coco.yaml, che definisce percorsi, classi e dettagli del dataset.

Il dataset COCO (Common Objects in Context) è un dataset su larga scala per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la generazione di didascalie. 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.

Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview

Link to this sectionModelli preaddestrati COCO#

Modello	dimensione ^(pixel)	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	Velocità ^{CPU ONNX (ms)}	Velocità ^{T4 TensorRT10 (ms)}	params ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	193.9

Link to this sectionCaratteristiche principali#

COCO contiene 330K immagini, di cui 200K con annotazioni per attività di rilevamento di oggetti, segmentazione e didascalie.
Il dataset comprende 80 categorie di oggetti, inclusi oggetti comuni come automobili, biciclette e animali, nonché categorie più specifiche come ombrelli, borse e attrezzature sportive.
Le annotazioni includono riquadri di delimitazione degli oggetti (bounding box), maschere di segmentazione e didascalie per ogni immagine.
COCO fornisce metriche di valutazione standardizzate come la mean Average Precision (mAP) per il rilevamento di oggetti e la mean Average Recall (mAR) per le attività di segmentazione, rendendolo adatto al confronto delle prestazioni dei modelli.

Link to this sectionStruttura del dataset#

Il dataset COCO è suddiviso in tre sottoinsiemi:

Train2017: questo sottoinsieme contiene 118K immagini per l'addestramento di modelli di rilevamento di oggetti, segmentazione e didascalie.
Val2017: questo sottoinsieme contiene 5K immagini utilizzate per scopi di validazione durante l'addestramento del modello.
Test2017: Questo subset è composto da 20K immagini utilizzate per testare e valutare le prestazioni dei modelli addestrati. Le annotazioni ground truth per questo subset non sono disponibili pubblicamente e i risultati vengono inviati al COCO evaluation server per la valutazione delle prestazioni.

Link to this sectionApplicazioni#

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), instance segmentation (come Mask R-CNN) e rilevamento di keypoint (come OpenPose). La diversa serie di categorie di oggetti del dataset, l'elevato numero di immagini annotate e le metriche di valutazione standardizzate lo rendono una risorsa essenziale per ricercatori e professionisti della computer vision.

Link to this sectionDataset YAML#

Un file YAML (Yet Another Markup Language) viene utilizzato per definire la configurazione del dataset. Contiene informazioni sui percorsi, le classi e altre informazioni pertinenti del dataset. Nel caso del dataset COCO, il file coco.yaml è mantenuto su 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 via https://cocodataset.org/#detection-eval

# 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 import ASSETS_URL
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  urls = [ASSETS_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)

Link to this sectionUtilizzo#

Per addestrare un modello YOLO26n sul dataset COCO per 100 epoch con una dimensione dell'immagine di 640, puoi utilizzare i seguenti frammenti di codice. Per un elenco completo degli argomenti disponibili, fai riferimento alla pagina di Addestramento del modello.

Esempio di Addestramento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

Link to this sectionEsempi di immagini e annotazioni#

Il dataset COCO contiene una serie diversificata di immagini con varie categorie di oggetti e scene complesse. Ecco alcuni esempi di immagini dal dataset, insieme alle loro corrispondenti annotazioni:

Batch di addestramento a mosaico del dataset COCO con rilevamento di oggetti

Immagine Mosaico: Questa immagine mostra un batch di addestramento composto da immagini del dataset a mosaico. Il mosaico 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 aiuta a migliorare la capacità del modello di generalizzare a diverse dimensioni, proporzioni e contesti degli oggetti.

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

Link to this sectionCitazioni e riconoscimenti#

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

Citazione

@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 maggiori informazioni sul dataset COCO e sui suoi creatori, visita il sito web del dataset COCO.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionCos'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 generazione di didascalie. Contiene 330K immagini con annotazioni dettagliate per 80 categorie di oggetti, rendendolo 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).

Link to this sectionCome posso addestrare un modello YOLO utilizzando il dataset COCO?#

Per addestrare un modello YOLO26 utilizzando il dataset COCO, puoi utilizzare i seguenti frammenti di codice:

Esempio di Addestramento

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

Fai riferimento alla pagina di Addestramento per maggiori dettagli sugli argomenti disponibili.

Link to this sectionQuali sono le caratteristiche principali del dataset COCO?#

Il dataset COCO include:

330K immagini, con 200K annotate per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la generazione di didascalie.
80 categorie di oggetti che spaziano da articoli comuni come auto e animali a quelli 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 su varie dimensioni di oggetti e contesti.

Link to this sectionDove posso trovare modelli YOLO26 preaddestrati sul dataset COCO?#

I modelli YOLO26 preaddestrati sul dataset COCO possono essere scaricati dai link forniti nella documentazione. Esempi includono:

Questi modelli variano per dimensioni, mAP e velocità di inferenza, offrendo opzioni per diversi requisiti di prestazioni e risorse.

Link to this sectionCome è strutturato il dataset COCO e come lo utilizzo?#