COCO データセット

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

COCO データセットを使ってYOLO11 モデルをトレーニングするには、以下のコード・スニペットを使うことができます：利用可能な引数の詳細については、トレーニングの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る：データセットのYAML設定ファイルはcocoyamlあり、パス、クラス、データセットの詳細を定義している。

COCO COCO(Common Objects in Context）データセットは、大規模なオブジェクト検出、セグメンテーション、キャプション付けのデータセットである。様々なオブジェクトカテゴリの研究を奨励するために設計されており、コンピュータビジョンモデルのベンチマークによく使用される。オブジェクトの検出、セグメンテーション、ポーズ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 学習済みモデル

モデル	サイズ ^{(ピクセル)}	mAP^値 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 33万枚の画像が収録されており、20万枚の画像には物体検出、セグメンテーション、キャプションのタスクのためのアノテーションが付けられている。
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 、物体検出の平均平均精度mAPやセグメンテーションタスクの平均再現率(mAR)のような標準化された評価指標を提供し、モデルの性能を比較するのに適している。

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かれている：

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とベンチマークに使用される2万枚の画像で構成される。このサブセットのグラ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 評価サーバに提出される。

アプリケーション

COCO データセットは、物体検出のディープラーニングモデルのトレーニングや評価に広く使用されています。 Ultralytics YOLOやFaster R-CNN、SSDなど）、インスタンス分割（Mask R-CNNなど）、キーポイント検出（OpenPoseなど）のディープラーニングモデルのトレーニングや評価に広く利用されている。このデータセットの多様なオブジェクトカテゴリ、多数の注釈付き画像、標準化された評価指標は、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設定を定義するために使われる。このファイルには、データセットのパス、クラス、その他の関連情報が含まれている。COCO データセットの場合は 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.

ultralyticsyaml

# 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YOLO11nモデルを画像サイズ640で100エポック学習させるには、以下のコードスニペットを使用します。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("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、様々なオブジェクトのカテゴリと複雑なシーンを持つ画像の多様なセットが含まれています。ここでは、データセットに含まれる画像の例を、対応するアノテーションとともに紹介する：

データセットのサンプル画像

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 データセットの画像の多様性と複雑さ、および学習プロセスでモザイク処理を使用する利点を示している。

引用と謝辞

COCO データセットを研究開発に使用する場合は、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}
}

COCO コンソーシアムが、コンピュータ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、維持してくれていることに感謝したい。COCO データセットとその作成者についての詳細は、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