Link to this sectionCOCO 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、キャプション生成用データセットです。多種多様な物体カテゴリの研究を促進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ます。物体検出、セグメンテーション、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。

Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview

Link to this sectionCOCO 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)}	パラメータ ^(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

Link to this section主な特徴#

COCO には33万枚の画像が含まれており、そのうち20万枚には物体検出、セグメンテーション、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80の物体カテゴリで構成されており、自動車、自転車、動物といった一般的な物体のほか、傘、ハンドバッグ、スポーツ用品といったより特定のカテゴリも含まれています。
アノテーションには、各画像に対する物体バウンディングボックス、セグメンテーションマスク、キャプションが含まれます。
COCO は物体検出用の mean Average Precision (mAP) や、セグメンテーションタスク用の mean Average Recall (mAR) といった標準化された評価指標を提供しており、モデルのパフォーマンス比較に適しています。

Link to this section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、物体検出、セグメンテーション、キャプション生成モデルを学習するための11.8万枚の画像が含まれています。
Val2017: このサブセットには、モデル学習中の検証用として使用される5000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2万枚の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 evaluation server に送信されます。

Link to this sectionアプリケーション#

The COCO dataset is widely used for training and evaluating deep learning models in object detection (such as Ultralytics YOLO, Faster R-CNN, and SSD), instance segmentation (such as Mask R-CNN), and keypoint detection (such as OpenPose). The dataset's diverse set of object categories, large number of annotated images, and standardized evaluation metrics make it an essential resource for computer vision researchers and practitioners.

Link to this section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ます。COCO データセットの場合、coco.yaml ファイルは https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml に管理されています。

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 via https://cocodataset.org/#detection-eval

# 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)

Link to this section使用方法#

COCO データセットで YOLO26n モデルを画像サイズ640で100 エポック学習させるには、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。

学習例

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)

Link to this sectionサンプル画像とアノテーション#

COCO データセットには、多様な物体カテゴリと複雑なシーンを持つ画像セットが含まれています。データセットに含まれる画像と、それに対応するアノテーションの例をいくつか示します：

COCO dataset mosaic training batch with object detection

モザイク画像: この画像は、モザイク処理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。モザイク処理は、トレーニング中に複数の画像を1つの画像に結合し、各トレーニングバッチ内のオブジェクトやシーンの多様性を高める技術です。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してモデルが汎化する能力を向上させます。

この例は、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中にモザイク処理を使用する利点を示しています。

Link to this section引用と謝辞#

研究や開発作業で 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：

引用

@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のためにこの貴重なリソースを作成および維持している 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の詳細については、COCO データセットのウェブサイトをご覧ください。

Link to this sectionよくある質問 (FAQ)#