COCOデータセット

Q: What is the COCO dataset and why is it important for computer vision?

COCOデータセット（Common Objects in Context）は、物体検出、セグメンテーション、キャプション作成に使用される大規模なデータセットです。80の物体カテゴリに関する詳細なアノテーションが付いた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、その多様なカテゴリと、平均適合率（mAP）のような標準化された評価指標のためにCOCOを使用します。

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

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。使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。

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)}	mAP^val 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

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、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。

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。

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