COCO データセット
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。
見るんだ: 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) |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX (ms) |
スピード T4TensorRT10 (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。
- このデータセットには、車、自転車、動物などの一般的なオブジェクトから、傘、ハンドバッグ、スポーツ用品などの特殊なオブジェクトまで、80のオブジェクト・カテゴリが含まれている。
- 注釈には、各画像の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、キャプションが含まれる。
- COCOは、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、キャプションモデルのトレーニング用の118K画像が含まれています。
- Val2017:このサブセットには、モデルのトレーニング中に検証目的で使用された5K画像が含まれる。
- 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使用されている。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
ファイルは 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: ../datasets/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)
使用方法
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。
列車の例
サンプル画像と注釈
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:
- 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たトレーニングバッチを示す。モザイク処理とは、複数の画像を1つの画像に合成することで、各トレーニングバッチ内のオブジェクトやシーンの種類を増やす手法です。これにより、異なるオブジェクトサイズ、アスペクト比、コンテクストに対するモデルの汎化能力を向上させることができます。
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:
@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。
よくあるご質問
COCOデータセットとはどのようなもので、なぜコンピュータビジョンにとって重要なのでしょうか?
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、キャプション付けに使用される大規模なデータセットである。COCOデータセットには、80のオブジェクトカテゴリに対する詳細な注釈が付いた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やトレーニングに不可欠です。多様なカテゴリと平均平均精度(mAP)のような標準化された評価指標により、研究者はCOCOを使用しています。
COCOデータセットを使って、YOLO モデルをトレーニングするには?
COCOデータセットを使ってYOLO11 モデルを訓練するには、以下のコード・スニペットを使うことができる:
列車の例
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。
COCOデータセットの主な特徴は?
COCOデータセットには以下が含まれる:
- 330Kの画像、200Kはオブジェクト検出、セグメンテーション、キャプションのためにアノテーションされている。
- 車や動物のような一般的なものから、ハンドバッグやスポーツ用品のような特殊なものまで、80のオブジェクト・カテゴリーがある。
- 物体検出(mAP)とセグメンテーション(mAR)の標準化された評価指標。
- 様々なオブジェクトのサイズやコンテクストにまたがってモデルの汎化を強化するために、トレーニングバッチにモザイクをかけるテクニック。
COCOデータセットで訓練済みのYOLO11 モデルはどこで手に入りますか?
COCOデータセットの事前訓練済みYOLO11 モデルは、ドキュメントに記載されているリンクからダウンロードできる。例を以下に示す:
これらのモデルは、サイズ、mAP、推論速度が異なるため、さまざまなパフォーマンスとリソース要件に対応するオプションを提供する。
COCOデータセットはどのような構造になっているのですか?
COCOデータセットは3つのサブセットに分かれている:
- Train2017:トレーニング用画像118K枚。
- Val2017:トレーニング中の検証用5K画像
- Test2017:学習済みモデルのベンチマーク用に20K画像を用意。性能評価のため、結果をCOCO評価サーバに提出する必要がある。
データセットのYAML設定ファイルはcoco.yamlにあり、パス、クラス、データセットの詳細を定義している。