Objects365 データセット
Objects365データセットは、野生の多様な物体に焦点を当てた物体検出研究を促進するために設計された大規模で高品質なデータセットである。Megviiの研究者チームによって作成されたこのデータセットは、365のオブジェクトカテゴリをカバーする包括的な注釈付きバウンディングボックスのセットと幅広い高解像度画像を提供します。
主な特徴
- Objects365には365のオブジェクトカテゴリがあり、200万の画像と3000万以上のバウンディングボックスが含まれています。
- このデータセットには、様々なシナリオにおける多様なオブジェクトが含まれており、オブジェクト検出タスクのための豊富で挑戦的なベンチマークを提供する。
- 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が含まれており、オブジェクト検出モデルのトレーニングや評価に適している。
- Objects365で事前学習されたモデルは、ImageNetで事前学習されたモデルを大幅に上回り、様々なタスクでより優れた汎化をもたらす。
データセット構造
Objects365データセットは、対応する注釈が付いた1組の画像にまとめられている：
- 画像：データセットには高解像度の画像が200万枚含まれており、それぞれに365のカテゴリーにわたるさまざまなオブジェクトが含まれている。
- 注釈：画像は3,000万以上のバウンディングボックスで注釈されており、物体検出タスクのための包括的なグランドトゥルース情報を提供します。
アプリケーション
Objects365データセットは、物体検出タスク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。このデータセットの多様なオブジェクトカテゴリと高品質なアノテーションは、コンピュータビジョン分野の研究者や実務家にとって貴重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ます。Objects365データセットの場合は Objects365.yaml ファイルは https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/Objects365.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/Objects365.yaml
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# Objects365 dataset https://www.objects365.org/ by Megvii
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/objects365/
# Example usage: yolo train data=Objects365.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── Objects365 ← downloads here (712 GB = 367G data + 345G zips)
# 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/Objects365 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1742289 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 80000 images
test: # test images (optional)
# Classes
names:
0: Person
1: Sneakers
2: Chair
3: Other Shoes
4: Hat
5: Car
6: Lamp
7: Glasses
8: Bottle
9: Desk
10: Cup
11: Street Lights
12: Cabinet/shelf
13: Handbag/Satchel
14: Bracelet
15: Plate
16: Picture/Frame
17: Helmet
18: Book
19: Gloves
20: Storage box
21: Boat
22: Leather Shoes
23: Flower
24: Bench
25: Potted Plant
26: Bowl/Basin
27: Flag
28: Pillow
29: Boots
30: Vase
31: Microphone
32: Necklace
33: Ring
34: SUV
35: Wine Glass
36: Belt
37: Monitor/TV
38: Backpack
39: Umbrella
40: Traffic Light
41: Speaker
42: Watch
43: Tie
44: Trash bin Can
45: Slippers
46: Bicycle
47: Stool
48: Barrel/bucket
49: Van
50: Couch
51: Sandals
52: Basket
53: Drum
54: Pen/Pencil
55: Bus
56: Wild Bird
57: High Heels
58: Motorcycle
59: Guitar
60: Carpet
61: Cell Phone
62: Bread
63: Camera
64: Canned
65: Truck
66: Traffic cone
67: Cymbal
68: Lifesaver
69: Towel
70: Stuffed Toy
71: Candle
72: Sailboat
73: Laptop
74: Awning
75: Bed
76: Faucet
77: Tent
78: Horse
79: Mirror
80: Power outlet
81: Sink
82: Apple
83: Air Conditioner
84: Knife
85: Hockey Stick
86: Paddle
87: Pickup Truck
88: Fork
89: Traffic Sign
90: Balloon
91: Tripod
92: Dog
93: Spoon
94: Clock
95: Pot
96: Cow
97: Cake
98: Dining Table
99: Sheep
100: Hanger
101: Blackboard/Whiteboard
102: Napkin
103: Other Fish
104: Orange/Tangerine
105: Toiletry
106: Keyboard
107: Tomato
108: Lantern
109: Machinery Vehicle
110: Fan
111: Green Vegetables
112: Banana
113: Baseball Glove
114: Airplane
115: Mouse
116: Train
117: Pumpkin
118: Soccer
119: Skiboard
120: Luggage
121: Nightstand
122: Tea pot
123: Telephone
124: Trolley
125: Head Phone
126: Sports Car
127: Stop Sign
128: Dessert
129: Scooter
130: Stroller
131: Crane
132: Remote
133: Refrigerator
134: Oven
135: Lemon
136: Duck
137: Baseball Bat
138: Surveillance Camera
139: Cat
140: Jug
141: Broccoli
142: Piano
143: Pizza
144: Elephant
145: Skateboard
146: Surfboard
147: Gun
148: Skating and Skiing shoes
149: Gas stove
150: Donut
151: Bow Tie
152: Carrot
153: Toilet
154: Kite
155: Strawberry
156: Other Balls
157: Shovel
158: Pepper
159: Computer Box
160: Toilet Paper
161: Cleaning Products
162: Chopsticks
163: Microwave
164: Pigeon
165: Baseball
166: Cutting/chopping Board
167: Coffee Table
168: Side Table
169: Scissors
170: Marker
171: Pie
172: Ladder
173: Snowboard
174: Cookies
175: Radiator
176: Fire Hydrant
177: Basketball
178: Zebra
179: Grape
180: Giraffe
181: Potato
182: Sausage
183: Tricycle
184: Violin
185: Egg
186: Fire Extinguisher
187: Candy
188: Fire Truck
189: Billiards
190: Converter
191: Bathtub
192: Wheelchair
193: Golf Club
194: Briefcase
195: Cucumber
196: Cigar/Cigarette
197: Paint Brush
198: Pear
199: Heavy Truck
200: Hamburger
201: Extractor
202: Extension Cord
203: Tong
204: Tennis Racket
205: Folder
206: American Football
207: earphone
208: Mask
209: Kettle
210: Tennis
211: Ship
212: Swing
213: Coffee Machine
214: Slide
215: Carriage
216: Onion
217: Green beans
218: Projector
219: Frisbee
220: Washing Machine/Drying Machine
221: Chicken
222: Printer
223: Watermelon
224: Saxophone
225: Tissue
226: Toothbrush
227: Ice cream
228: Hot-air balloon
229: Cello
230: French Fries
231: Scale
232: Trophy
233: Cabbage
234: Hot dog
235: Blender
236: Peach
237: Rice
238: Wallet/Purse
239: Volleyball
240: Deer
241: Goose
242: Tape
243: Tablet
244: Cosmetics
245: Trumpet
246: Pineapple
247: Golf Ball
248: Ambulance
249: Parking meter
250: Mango
251: Key
252: Hurdle
253: Fishing Rod
254: Medal
255: Flute
256: Brush
257: Penguin
258: Megaphone
259: Corn
260: Lettuce
261: Garlic
262: Swan
263: Helicopter
264: Green Onion
265: Sandwich
266: Nuts
267: Speed Limit Sign
268: Induction Cooker
269: Broom
270: Trombone
271: Plum
272: Rickshaw
273: Goldfish
274: Kiwi fruit
275: Router/modem
276: Poker Card
277: Toaster
278: Shrimp
279: Sushi
280: Cheese
281: Notepaper
282: Cherry
283: Pliers
284: CD
285: Pasta
286: Hammer
287: Cue
288: Avocado
289: Hami melon
290: Flask
291: Mushroom
292: Screwdriver
293: Soap
294: Recorder
295: Bear
296: Eggplant
297: Board Eraser
298: Coconut
299: Tape Measure/Ruler
300: Pig
301: Showerhead
302: Globe
303: Chips
304: Steak
305: Crosswalk Sign
306: Stapler
307: Camel
308: Formula 1
309: Pomegranate
310: Dishwasher
311: Crab
312: Hoverboard
313: Meatball
314: Rice Cooker
315: Tuba
316: Calculator
317: Papaya
318: Antelope
319: Parrot
320: Seal
321: Butterfly
322: Dumbbell
323: Donkey
324: Lion
325: Urinal
326: Dolphin
327: Electric Drill
328: Hair Dryer
329: Egg tart
330: Jellyfish
331: Treadmill
332: Lighter
333: Grapefruit
334: Game board
335: Mop
336: Radish
337: Baozi
338: Target
339: French
340: Spring Rolls
341: Monkey
342: Rabbit
343: Pencil Case
344: Yak
345: Red Cabbage
346: Binoculars
347: Asparagus
348: Barbell
349: Scallop
350: Noddles
351: Comb
352: Dumpling
353: Oyster
354: Table Tennis paddle
355: Cosmetics Brush/Eyeliner Pencil
356: Chainsaw
357: Eraser
358: Lobster
359: Durian
360: Okra
361: Lipstick
362: Cosmetics Mirror
363: Curling
364: Table Tennis
# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
from tqdm import tqdm
from ultralytics.utils.checks import check_requirements
from ultralytics.utils.downloads import download
from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywhn
import numpy as np
from pathlib import Path
check_requirements(('pycocotools>=2.0',))
from pycocotools.coco import COCO
# Make Directories
dir = Path(yaml['path']) # dataset root dir
for p in 'images', 'labels':
(dir / p).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for q in 'train', 'val':
(dir / p / q).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Train, Val Splits
for split, patches in [('train', 50 + 1), ('val', 43 + 1)]:
print(f"Processing {split} in {patches} patches ...")
images, labels = dir / 'images' / split, dir / 'labels' / split
# Download
url = f"https://dorc.ks3-cn-beijing.ksyun.com/data-set/2020Objects365%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/{split}/"
if split == 'train':
download([f'{url}zhiyuan_objv2_{split}.tar.gz'], dir=dir) # annotations json
download([f'{url}patch{i}.tar.gz' for i in range(patches)], dir=images, curl=True, threads=8)
elif split == 'val':
download([f'{url}zhiyuan_objv2_{split}.json'], dir=dir) # annotations json
download([f'{url}images/v1/patch{i}.tar.gz' for i in range(15 + 1)], dir=images, curl=True, threads=8)
download([f'{url}images/v2/patch{i}.tar.gz' for i in range(16, patches)], dir=images, curl=True, threads=8)
# Move
for f in tqdm(images.rglob('*.jpg'), desc=f'Moving {split} images'):
f.rename(images / f.name) # move to /images/{split}
# Labels
coco = COCO(dir / f'zhiyuan_objv2_{split}.json')
names = [x["name"] for x in coco.loadCats(coco.getCatIds())]
for cid, cat in enumerate(names):
catIds = coco.getCatIds(catNms=[cat])
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)
for im in tqdm(coco.loadImgs(imgIds), desc=f'Class {cid + 1}/{len(names)} {cat}'):
width, height = im["width"], im["height"]
path = Path(im["file_name"]) # image filename
try:
with open(labels / path.with_suffix('.txt').name, 'a') as file:
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=im["id"], catIds=catIds, iscrowd=None)
for a in coco.loadAnns(annIds):
x, y, w, h = a['bbox'] # bounding box in xywh (xy top-left corner)
xyxy = np.array([x, y, x + w, y + h])[None] # pixels(1,4)
x, y, w, h = xyxy2xywhn(xyxy, w=width, h=height, clip=True)[0] # normalized and clipped
file.write(f"{cid} {x:.5f} {y:.5f} {w:.5f} {h:.5f}\n")
except Exception as e:
print(e)
使用方法
Objects365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。
列車の例
サンプルデータと注釈
Objects365データセットには、365のカテゴリからオブジェクトを含む多様な高解像度画像が含まれており、オブジェクト検出タスクに豊富なコンテキストを提供します。以下にデータセットに含まれる画像の例を示す：
- オブジェクト365この画像は物体検出の例を示しており、物体はバウンディングボックスで注釈されている。このデータセットは、このタスクのモデル開発を容易にするために、幅広い画像を提供する。
この例は、Objects365データセットのデータの多様性と複雑性を示し、コンピュータビジョンアプリケーションにおける正確なオブジェクト検出の重要性を強調している。
引用と謝辞
Objects365データセットを研究または開発で使用する場合は、以下の論文を引用してください：
@inproceedings{shao2019objects365,
title={Objects365: A Large-scale, High-quality Dataset for Object Detection},
author={Shao, Shuai and Li, Zeming and Zhang, Tianyuan and Peng, Chao and Yu, Gang and Li, Jing and Zhang, Xiangyu and Sun, Jian},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
pages={8425--8434},
year={2019}
}
Objects365データセットをコンピュータビジョン研究コミュニティの貴重なリソースとして作成し、維持している研究者チームに感謝したい。Objects365データセットとその作成者についての詳細は、Objects365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
Objects365データセットは何に使われるのですか？
Objects365データセットは、機械学習とコンピュータビジョンにおける物体検出タスクのために設計されています。365のカテゴリにまたがる200万の注釈付き画像と3,000万のバウンディングボックスを含む大規模で高品質なデータセットを提供します。このような多様なデータセットを活用することで、物体検出モデルの性能と汎化性を向上させることができ、この分野の研究開発にとって非常に貴重なものとなっています。
Objects365データセットでYOLO11モデルをトレーニングするには？
Objects365データセットを使って、画像サイズ640で100エポックのYOLO11nモデルをトレーニングするには、以下の手順に従ってください：
列車の例
利用可能な引数の包括的なリストについては、トレーニングのページを参照してください。
物体検出プロジェクトにObjects365データセットを使用する理由は？
Objects365データセットは、物体検出タスクにいくつかの利点を提供する：
- 多様性：365のカテゴリーをカバーする、多様なシナリオの対象物が写った200万枚の画像を収録。
- 高品質のアノテーション：3,000万以上のバウンディングボックスが、包括的なグランドトゥルースデータを提供します。
- パフォーマンスObjects365で事前に訓練されたモデルは、ImageNetのようなデータセットで訓練されたモデルを大幅に上回り、より優れた汎化につながる。
Objects365 データセットの YAML 設定ファイルはどこにありますか？
Objects365データセットのYAML設定ファイルはObjects365.yamlにあります。このファイルには、データセットのパスやクラスラベルなど、トレーニング環境の設定に欠かせない情報が含まれています。
Objects365のデータセット構造は、物体検出モデリングをどのように強化するのか？
Objects365データセットは、200万枚の高解像度画像と3000万以上のバウンディングボックスの包括的なアノテーションで構成されている。この構造により、物体検出のディープラーニングモデルをトレーニングするための堅牢なデータセットが保証され、多種多様な物体とシナリオが提供される。このような多様性とボリュームは、より正確で実世界のアプリケーションにうまく一般化できるモデルの開発に役立ちます。データセット構造の詳細については、データセットYAMLのセクションを参照してください。
📅作成 1年前 ✏️更新：1ヶ月前
