COCOデータセット

Q: How can I train a YOLO model using the COCO dataset?

COCOデータセットを使用してYOLO26モデルをトレーニングするには、以下のコードスニペットを使用できます。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。

Q: How is the COCO dataset structured and how do I use it?

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。データセットのYAML設定ファイルはcoco.yamlで入手でき、これにはパス、クラス、およびデータセットの詳細が定義されています。

COCO（Common Objects in Context）データセットは、大規模な物体detect、segment、およびキャプション付けデータセットです。これは、多種多様な物体カテゴリに関する研究を促進するように設計されており、コンピュータービジョンモデルのベンチマークに一般的に使用されます。物体detect、segment、および姿勢推定タスクに取り組む研究者や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)}	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	速度 ^{CPU ONNX (ms)}	速度 ^{T4 TensorRT10 (ms)}	params ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	193.9

主な特徴

COCOは33万枚の画像を含み、そのうち20万枚の画像にはobject detection、segmentation、およびキャプション生成タスク用のアノテーションが付与されています。
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、object detection用の平均適合率 (mAP) や、segmentationタスク用の平均再現率 (mAR) といった標準化された評価指標を提供しており、モデル性能の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、学習済みモデルのテストおよびベンチマークに使用される2万枚の画像で構成されています。このサブセットのグラウンドトゥルースアノテーションは公開されておらず、結果は性能評価のために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、object detection（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）、およびキーポイント検出（OpenPoseなど）といったディープラーニングモデルの学習および評価に広く利用されています。このデータセットは、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、および標準化された評価指標を備えており、コンピュータービジョン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

データセットの設定を定義するために、YAML (Yet Another Markup Language) ファイルが使用されます。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 import ASSETS_URL
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  urls = [ASSETS_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

COCOデータセットでYOLO26nモデルを画像サイズ640で100 エポックトレーニングするには、以下のコードスニペットを使用できます。利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

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.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=yolo26n.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、多様なオブジェクトカテゴリと複雑なシーンを含むさまざまな画像が含まれています。以下に、データセットからの画像とそれに対応するアノテーションの例を示します。

COCO モザイク処理済みトレーニングバッチ（物体検出用）

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。

この例は、COCOデータセット内の画像の多様性と複雑さ、および学習プロセス中にモザイク処理を使用することの利点を示しています。

引用と謝辞

研究または開発作業でCOCOデータセットを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

BibTeX

@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}
}

コンピュータービジョンコミュニティのためにこの貴重なリソースを作成し、維持している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に関する詳細については、COCOデータセットのウェブサイトをご覧ください。

よくある質問