COCOデータセット
COCO(Common Objects in Context)データセットは、大規模な物体検出、セグメンテーション、およびキャプションデータセットです。幅広いオブジェクトカテゴリの研究を促進するように設計されており、コンピュータビジョンモデルのベンチマークで一般的に使用されています。これは、物体検出、セグメンテーション、およびポーズ推定タスクに取り組む研究者および開発者にとって不可欠なデータセットです。
見る: Ultralytics COCOデータセットの概要
COCO事前学習済みモデル
モデル | サイズ (ピクセル) |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX (ms) |
速度 T4 TensorRT10 (ms) |
params (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 |
主な特徴
- COCOには330Kの画像が含まれており、200Kの画像には、オブジェクト検出、セグメンテーション、およびキャプションタスクのアノテーションが付いています。
- このデータセットは、車、自転車、動物などの一般的なオブジェクトに加えて、傘、ハンドバッグ、スポーツ用品などのより具体的なカテゴリを含む、80のオブジェクトカテゴリで構成されています。
- アノテーションには、オブジェクトのバウンディングボックス、セグメンテーションマスク、および各画像のキャプションが含まれます。
- COCOは、オブジェクト検出の平均適合率(mAP)や、セグメンテーションタスクの平均再現率(mAR)などの標準化された評価指標を提供し、モデルのパフォーマンス比較に適しています。
データセットの構造
COCOデータセットは、3つのサブセットに分割されています。
- Train2017: このサブセットには、オブジェクト検出、セグメンテーション、キャプション作成モデルのトレーニング用の118Kの画像が含まれています。
- Val2017: このサブセットには、モデルトレーニング中の検証を目的として使用される5,000枚の画像が含まれています。
- Test2017:このサブセットは、トレーニング済みモデルのテストとベンチマークに使用される20K画像で構成されています。このサブセットの正解アノテーションは公開されておらず、結果はパフォーマンス評価のためにCOCO評価サーバーに提出されます。
アプリケーション
COCOデータセットは、物体検出(Ultralytics YOLO、Faster R-CNN、SSDなど)、インスタンスセグメンテーション(Mask R-CNNなど)、キーポイント検出(OpenPoseなど)における深層学習モデルのトレーニングと評価に広く使用されています。データセットの多様なオブジェクトカテゴリ、多数のアノテーション付き画像、標準化された評価指標により、コンピュータビジョンの研究者や実務家にとって不可欠なリソースとなっています。
データセット YAML
YAML(Yet Another Markup Language)ファイルは、データセットの構成を定義するために使用されます。これには、データセットのパス、クラス、およびその他の関連情報が含まれています。COCOデータセットの場合、 coco.yaml
fileは以下で管理されています: 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)
使用法
画像サイズ640でCOCOデータセット上でYOLO11nモデルを100エポックトレーニングするには、次のコードスニペットを使用します。使用可能な引数の包括的なリストについては、モデルのトレーニングページを参照してください。
学習の例
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
サンプル画像とアノテーション
COCOデータセットには、さまざまな物体カテゴリと複雑なシーンを含む多様な画像セットが含まれています。以下は、データセットからの画像の例と、それに対応するアノテーションです。
- モザイク化された画像: この画像は、モザイク化されたデータセット画像で構成されるトレーニングバッチを示しています。モザイキングは、各トレーニングバッチ内のオブジェクトとシーンの多様性を高めるために、複数の画像を1つの画像に結合するトレーニング中に使用される手法です。これにより、さまざまなオブジェクトのサイズ、アスペクト比、およびコンテキストに対するモデルの汎化能力が向上します。
この例では、COCOデータセット内の画像の多様性と複雑さ、およびトレーニングプロセス中にモザイク処理を使用する利点を紹介しています。
引用と謝辞
COCO データセットを研究または開発で使用する場合は、次の論文を引用してください。
@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}
}
コンピュータビジョンコミュニティにとって貴重なリソースを作成および管理しているCOCOコンソーシアムに感謝いたします。COCOデータセットとその作成者の詳細については、COCOデータセットのWebサイトをご覧ください。
よくある質問
COCOデータセットとは何ですか?また、コンピュータービジョンにおいてなぜ重要ですか?
COCO dataset(Common Objects in Context)は、物体検出、セグメンテーション、およびキャプションに使用される大規模なデータセットです。80のオブジェクトカテゴリの詳細なアノテーションを含む330Kの画像が含まれており、コンピュータビジョンモデルのベンチマークおよびトレーニングに不可欠です。研究者は、多様なカテゴリと平均Average Precision(mAP)などの標準化された評価メトリックにより、COCOを使用します。
COCOデータセットを使用してYOLOモデルをトレーニングするにはどうすればよいですか?
COCOデータセットを使用してYOLO11モデルをトレーニングするには、次のコードスニペットを使用します。
学習の例
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
利用可能な引数の詳細については、トレーニングページを参照してください。
COCOデータセットの主な特徴は何ですか?
COCOデータセットには以下が含まれます。
- 33万枚の画像と、物体検出、セグメンテーション、キャプション用にアノテーションされた20万枚の画像。
- 車や動物のような一般的なものから、ハンドバッグやスポーツ用品のような特定のものまで、80のオブジェクトカテゴリがあります。
- 物体検出(mAP)およびセグメンテーション(平均適合率、mAR)の標準化された評価指標。
- モザイキングトレーニングバッチの手法により、さまざまなオブジェクトサイズとコンテキストにわたるモデルの汎化が向上します。
COCOデータセットで学習された事前学習済みのYOLO11モデルはどこにありますか?
COCOデータセットで事前学習済みのYOLO11モデルは、ドキュメントに記載されているリンクからダウンロードできます。例としては、以下のものがあります。
これらのモデルは、サイズ、mAP、および推論速度が異なり、さまざまなパフォーマンスとリソース要件に対応するオプションを提供します。
COCOデータセットはどのように構成されていますか?また、その使用方法を教えてください。
COCOデータセットは、3つのサブセットに分割されています。
- Train2017:トレーニング用の118K画像。
- Val2017: トレーニング中の検証用として5,000枚の画像。
- Test2017:トレーニング済みモデルのベンチマーク用の20K画像。パフォーマンス評価のために、結果をCOCO評価サーバーに提出する必要があります。
データセットのYAML構成ファイルはcoco.yamlで入手でき、パス、クラス、およびデータセットの詳細が定義されています。