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:
- Train2017: Questo sottoinsieme contiene 118.000 immagini per l'addestramento di modelli di rilevamento di oggetti, segmentazione e didascalie.
- Val2017: Questo sottoinsieme ha 5.000 immagini utilizzate per scopi di convalida durante l'addestramento del modello.
- 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 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:
- Train2017: 118.000 immagini per l'addestramento.
- Val2017: 5.000 immagini per la convalida durante l'addestramento.
- 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.