Set di dati COCO

Il dataset COCO (Common Objects in Context) è un dataset su larga scala per il rilevamento, la segmentazione e l'inserimento di didascalie di oggetti. È stato progettato per incoraggiare la ricerca su un'ampia varietà di categorie di oggetti ed è comunemente utilizzato per il benchmarking dei modelli di computer vision. È un set di dati essenziale per i ricercatori e gli sviluppatori che lavorano al rilevamento, alla segmentazione e alla stima della posa degli oggetti.

Guarda: Ultralytics Panoramica del set di dati COCO

Modelli preaddestrati COCO

Caratteristiche principali

• COCO contiene 330K immagini, di cui 200K con annotazioni per il rilevamento di oggetti, la segmentazione e le didascalie.
• Il set di dati comprende 80 categorie di oggetti, tra cui oggetti comuni come automobili, biciclette e animali, oltre a categorie più specifiche come ombrelli, borse e attrezzature sportive.
• Le annotazioni comprendono riquadri di delimitazione degli oggetti, maschere di segmentazione e didascalie per ogni immagine.
• COCO fornisce metriche di valutazione standardizzate come la precisione media (mAP) per il rilevamento degli oggetti e il richiamo medio (mAR) per le attività di segmentazione, rendendole adatte a confrontare le prestazioni dei modelli.

Struttura del set di dati

Il set di dati COCO è suddiviso in tre sottoinsiemi:

1. Train2017: Questo sottoinsieme contiene 118K immagini per l'addestramento dei modelli di rilevamento, segmentazione e didascalia degli oggetti.
2. Val2017: Questo sottoinsieme contiene 5K immagini utilizzate per la convalida durante l'addestramento del modello.
3. Test2017: Questo sottoinsieme è costituito da 20.000 immagini utilizzate per il test e il benchmarking dei modelli addestrati. Le annotazioni di verità a terra 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 YOLO, Faster R-CNN e SSD), nella segmentazione di istanze (come Mask R-CNN) e nel rilevamento di punti chiave (come OpenPose). La varietà di categorie di oggetti, l'elevato numero di immagini annotate e le metriche di valutazione standardizzate rendono il dataset una risorsa essenziale per i ricercatori e i professionisti della computer vision.

Set di dati YAML

Un file YAML (Yet Another Markup Language) è usato per definire la configurazione del dataset. Contiene informazioni sui percorsi del dataset, sulle classi e altre informazioni rilevanti. Nel caso del set di dati COCO, il file coco.yaml Il file viene mantenuto all'indirizzo https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 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: ../datasets/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 ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  # 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 di addestramento del modello.

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 eterogeneo di immagini con varie categorie di oggetti e scene complesse. Ecco alcuni esempi di immagini tratte dal dataset, con le relative annotazioni:

• Immagine a mosaico: Questa immagine mostra un batch di addestramento composto da immagini del dataset mosaicate. La mosaicatura 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 ciascun batch di addestramento. Ciò contribuisce a migliorare la capacità del modello di generalizzarsi a oggetti di dimensioni, rapporti di aspetto e contesti diversi.

L'esempio mostra la varietà e la complessità delle immagini del dataset COCO e i vantaggi dell'uso della mosaicatura durante il processo di addestramento.

Citazioni e ringraziamenti

Se utilizzate il set di dati COCO nel vostro lavoro di ricerca o sviluppo, siete pregati di citare il seguente documento:

@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 Consorzio COCO 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

Che 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, la segmentazione e la didascalia degli oggetti. Contiene 330.000 immagini con annotazioni dettagliate per 80 categorie di oggetti, che lo rendono essenziale per il benchmarking e l'addestramento dei modelli di computer vision. I ricercatori utilizzano COCO per le sue diverse categorie e per le metriche di valutazione standardizzate come la precisione media (mAP).

Come si può 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:

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

Per maggiori dettagli sugli argomenti disponibili, consultare la pagina Formazione.

Quali sono le caratteristiche principali del dataset COCO?

Il set di dati COCO comprende:

• 330K immagini, di cui 200K annotate per il rilevamento degli oggetti, la segmentazione e la didascalia.
• 80 categorie di oggetti, da quelli più comuni come automobili e animali a quelli più specifici come borse e attrezzature sportive.
• Metriche di valutazione standardizzate per il rilevamento degli oggetti (mAP) e la segmentazione (mean Average Recall, mAR).
• Tecnica di mosaicatura nei batch di addestramento per migliorare la generalizzazione del modello tra oggetti di varie dimensioni e contesti.

Dove è possibile trovare modelli preaddestrati YOLO11 addestrati sul dataset COCO?

I modelli preaddestrati di YOLO11 sul set di dati COCO possono essere scaricati dai link forniti nella documentazione. Gli esempi includono:

• YOLO11n
• YOLO11s
• YOLO11m
• YOLO11l
• YOLO11x

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

Come è strutturato il dataset COCO e come si usa?

Il set di dati COCO è suddiviso in tre sottoinsiemi:

1. Train2017: 118K immagini per la formazione.
2. Val2017: 5K immagini per la convalida durante l'addestramento.
3. Test2017: 20K 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.

📅C reato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 1 mese fa

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