COCOデータセット#
COCO（コンテキスト内の一般物体）データセットは、物体検出、セグメンテーション、キャプション生成に対応した大規模なデータセットです。幅広い物体カテゴリの研究を促進することを目的として設計されており、コンピュータビジョンモデルのベンチマークに広く使用されています。物体検出、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。
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COCO事前学習済みモデル#
| モデル | サイズ （ピクセル） | mAPval 50-95 | mAPval 50-95(e2e) | 速度 CPU ONNX （ms） | 速度 T4 TensorRT10 （ms） | パラメーター数 （M） | FLOPs （B） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.5 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.9 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.4 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.8 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 194.4 |
主な特徴#
- COCOには330K枚の画像が含まれており、そのうち200K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、車、自転車、動物などの一般的な物体に加えて、傘、ハンドバッグ、スポーツ用品など、より具体的なカテゴリも含まれています。
- アノテーションには、各画像の物体BBox、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、物体検出用の平均適合率（mAP）や、セグメンテーションタスク用の平均再現率（mAR）など、標準化された評価指標を提供するため、モデル性能の比較に適しています。
データセットの構成#
COCOデータセットは、次の3つのサブセットに分割されています。
- Train2017: 物体検出、セグメンテーション、キャプション生成モデルのトレーニング用画像118,287枚。
- Val2017: モデルのトレーニング中の検証に使用される画像5,000枚。
- Test2017: トレーニング済みモデルのベンチマークに使用されるtest-dev画像20,288枚。このサブセットの正解アノテーションは一般公開されておらず、性能評価のために結果をCOCO評価サーバーに送信します。
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）におけるディープラーニングモデルのトレーニングと評価に広く使用されています。多様な物体カテゴリ、大量のアノテーション付き画像、標準化された評価指標を備えているため、コンピュータビジョンの研究者や実務者にとって不可欠なリソースです。
COCOのラベリングツールからCOCO JSON形式でエクスポートされたアノテーションも、同じ構造に従います。独自のCOCO形式データを使用してトレーニングするには、COCOアノテーションをYOLO形式に変換を参照してください。
データセット YAML#
データセットの設定を定義するにはYAMLファイルを使用します。YAML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で管理されています。
# 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 (20.3 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 (test2017.zip excluded: ground truth is withheld, only used for the eval-server test-dev split)
urls = [
"http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip", # 19G, 118k images
"http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip", # 1G, 5k images
]
download(urls, dir=dir / "images", threads=3)使用方法#
COCO2017のトレーニングデータと検証データ（20.3 GB）は、トレーニングを初めて開始したときに自動的にダウンロードされます。COCOでYOLO26nモデルを画像サイズ640、100エポックでトレーニングするには、次のコードスニペットを使用できます。利用可能な引数の一覧については、モデルのトレーニングページを参照してください。Ultralytics Platformを使用して、クラウド上でCOCOのトレーニングを実行することもできます。
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)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が収録されています。ここでは、データセット内の画像と、それぞれに対応するアノテーションの例を示します。
- モザイク化画像: 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たトレーニングバッチを示しています。モザイク化は、トレーニング中に複数の画像を1枚の画像に組み合わせ、各トレーニングバッチ内の物体やシーンの多様性を高める技法です。これにより、さまざまな物体サイズ、アスペクト比、コンテキストに対するモデルの汎化性能を向上させます。
この例は、COCOデータセット内の画像の多様性と複雑さ、およびトレーニングプロセスでモザイク化を使用する利点を示しています。
引用と謝辞#
研究または開発でCOCOデータセットを使用する場合は、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価値のあるこのリソースを作成・維持しているCOCO Consortiumに謝意を表します。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。
FAQ#
COCOデータセット（コンテキスト内の一般物体）は、物体検出、セグメンテーション、キャプション生成に使用される大規模なデータセットです。80の物体カテゴリについて詳細なアノテーションが付与された330K枚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と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適合率（mAP）などの標準化された評価指標を利用できるため、COCOを使用します。
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、次のコードスニペットを使用できます。
トレーニング例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)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データセットには、次のものが含まれます。
- 330K枚の画像。そのうち200K枚には物体検出、セグメンテーション、キャプション生成用のアノテーションが付与されています。
- 車や動物などの一般的な物体から、ハンドバッグやスポーツ用品などの具体的な物体まで、80の物体カテゴリ。
- 物体検出（mAP）とセグメンテーション（平均再現率、mAR）用の標準化された評価指標。
- さまざまな物体サイズやコンテキストに対するモデルの汎化性能を高める、トレーニングバッチでのモザイク化技法。
COCOデータセットは、次の3つのサブセットに分割されています。
- Train2017: トレーニング用画像118,287枚。
- Val2017: トレーニング中の検証用画像5,000枚。
- Test2017: トレーニング済みモデルのベンチマーク用test-dev画像20,288枚。性能評価のため、結果をCOCO評価サーバーに送信する必要があります。
データセットのYAML設定ファイルはcoco.yamlで利用できます。このファイルには、パス、クラス、データセットの詳細が定義されています。