Set di dati COCO

Il set di dati COCO (Common Objects in Context) è un set di dati su larga scala per il rilevamento, la segmentazione e la didascalia 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 degli 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 composto da 20K immagini utilizzate per testare e confrontare i 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 per il rilevamento di oggetti (come YOLO, Faster R-CNN e SSD), la segmentazione di istanze (come Mask R-CNN) e il 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) viene utilizzato 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/yolov5/releases/download/v1.0/'
  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 YOLOv8n 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, consulta la pagina di addestramento del modello.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.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=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Immagini di esempio e annotazioni

Il set di dati 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 lotto di formazione composto da immagini del dataset mosaicate. 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 gruppo di addestramento. Questo aiuta 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 set di dati COCO e i vantaggi dell'utilizzo della mosaicatura durante il processo di formazione.

Citazioni e ringraziamenti

Se utilizzi il set di dati COCO nel tuo lavoro di ricerca o sviluppo, cita 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 maggiori informazioni sul dataset COCO e sui suoi creatori, visita il sito web del dataset COCO.

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