Set di dati COCO8-Pose

Introduzione

Ultralytics COCO8-Pose è un piccolo ma versatile set di dati per il rilevamento della posa composto dalle prime 8 immagini del set COCO train 2017, 4 per la formazione e 4 per la convalida. Questo set di dati è l'ideale per testare e debuggare i modelli di rilevamento degli oggetti o per sperimentare nuovi approcci di rilevamento. Con 8 immagini, è abbastanza piccolo da essere facilmente gestibile, ma sufficientemente vario da poter testare le pipeline di addestramento per individuare eventuali errori e fungere da verifica della correttezza prima di addestrare set di dati più grandi.

Questo set di dati è destinato all'utilizzo di Ultralytics HUB e di YOLOv8.

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 COCO8-Pose, il file coco8-pose.yaml Il file viene mantenuto all'indirizzo https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-pose.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8-pose dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/coco8-pose/
# Example usage: yolo train data=coco8-pose.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8-pose  ← downloads here (1 MB)

# 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/coco8-pose # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)

# Keypoints
kpt_shape: [17, 3] # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)
flip_idx: [0, 2, 1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 10, 9, 12, 11, 14, 13, 16, 15]

# Classes
names:
  0: person

# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/coco8-pose.zip

Utilizzo

Per addestrare un modello YOLOv8n-pose sul dataset COCO8-Pose 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-pose.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Immagini di esempio e annotazioni

Ecco alcuni esempi di immagini tratte dal dataset COCO8-Pose, 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 dataset COCO8-Pose 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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