COCO 데이터셋

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

COCO 데이터셋을 사용하여 YOLO26 모델을 훈련하려면 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인자에 대한 자세한 내용은 훈련 페이지를 참조하십시오.

Q: How is the COCO dataset structured and how do I use it?

COCO 데이터셋은 세 가지 하위 집합으로 나뉩니다: 데이터셋의 yaml 구성 파일은 coco.yaml에서 사용할 수 있으며, 여기에는 경로, 클래스 및 데이터셋 세부 정보가 정의되어 있습니다.

The COCO (Common Objects in Context) 데이터셋은 대규모 객체 detect, segment 및 캡셔닝 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 다양한 객체 카테고리에 대한 연구를 장려하기 위해 설계되었으며, 컴퓨터 비전 모델 벤치마킹에 일반적으로 사용됩니다. 객체 detect, segment 및 자세 추정 작업을 수행하는 연구원과 개발자에게 필수적인 데이터셋입니다.

참고: Ultralytics COCO 데이터셋 개요

COCO 사전 학습 모델

모델	크기 ^(픽셀)	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	속도 ^{CPU ONNX (ms)}	속도 ^{T4 TensorRT10 (ms)}	파라미터 ^(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

주요 기능

COCO는 33만 개의 이미지를 포함하며, 이 중 20만 개의 이미지에는 객체 detect, segment 및 캡셔닝 작업을 위한 주석이 있습니다.
이 데이터 세트는 자동차, 자전거, 동물과 같은 일반적인 객체는 물론 우산, 핸드백, 스포츠 장비와 같은 더 구체적인 범주를 포함하여 80개의 객체 범주로 구성됩니다.
주석에는 각 이미지에 대한 객체 경계 상자, 분할 마스크 및 캡션이 포함됩니다.
COCO는 객체 detect를 위한 평균 정밀도 (mAP)와 segment 작업을 위한 평균 재현율 (mAR)과 같은 표준화된 평가 지표를 제공하여 모델 성능 비교에 적합합니다.

데이터 세트 구조

COCO 데이터셋은 세 가지 하위 집합으로 나뉩니다:

Train2017: 이 하위 세트에는 객체 탐지, 분할 및 캡셔닝 모델을 훈련하기 위한 118K개의 이미지가 포함되어 있습니다.
Val2017: 이 하위 세트에는 모델 훈련 중 유효성 검사 목적으로 사용되는 5K개의 이미지가 있습니다.
Test2017: 이 하위 집합은 학습된 모델을 테스트하고 벤치마킹하는 데 사용되는 2만 개의 이미지로 구성됩니다. 이 하위 집합에 대한 실제 주석은 공개적으로 제공되지 않으며, 성능 평가를 위해 결과는 COCO 평가 서버에 제출됩니다.

응용 분야

COCO 데이터셋은 객체 detect (예: Ultralytics YOLO, Faster R-CNN, SSD), 인스턴스 segment (예: Mask R-CNN), 키포인트 detect (예: OpenPose)와 같은 딥러닝 모델 학습 및 평가에 널리 사용됩니다. 이 데이터셋의 다양한 객체 카테고리, 많은 수의 주석이 달린 이미지, 그리고 표준화된 평가 지표는 컴퓨터 비전 연구원과 실무자에게 필수적인 자원입니다.

데이터세트 YAML

데이터셋 구성을 정의하는 데 YAML (Yet Another Markup Language) 파일이 사용됩니다. 이 파일에는 데이터셋의 경로, 클래스 및 기타 관련 정보가 포함됩니다. COCO 데이터셋의 경우, coco.yaml 파일은 다음 위치에서 관리됩니다. 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 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)

사용법

이미지 크기 640으로 COCO 데이터셋에서 YOLO26n 모델을 100 에포크 동안 훈련하려면 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인자의 포괄적인 목록은 모델 훈련 페이지를 참조하십시오.

훈련 예제

PythonCLI

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)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo26n.pt epochs=100 imgsz=640

샘플 이미지 및 주석

COCO 데이터셋은 다양한 객체 카테고리와 복잡한 장면을 포함하는 다채로운 이미지 세트를 포함합니다. 다음은 데이터셋의 이미지 예시와 해당 주석입니다:

COCO 모자이크 훈련 배치(물체 탐지 포함)

모자이크 이미지: 이 이미지는 모자이크 데이터 세트 이미지로 구성된 훈련 배치를 보여줍니다. 모자이킹은 각 훈련 배치 내에서 객체와 장면의 다양성을 높이기 위해 여러 이미지를 단일 이미지로 결합하는 훈련 중 사용되는 기술입니다. 이는 모델이 다양한 객체 크기, 종횡비 및 컨텍스트로 일반화하는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

이 예시는 COCO 데이터셋 이미지의 다양성과 복잡성을 보여주며, 학습 과정에서 모자이킹 사용의 이점을 보여줍니다.

인용 및 감사의 말씀

연구 또는 개발 작업에서 COCO 데이터셋을 사용하는 경우, 다음 논문을 인용해 주십시오.

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}
}

컴퓨터 비전 커뮤니티를 위한 이 귀중한 자원을 만들고 유지 관리해 준 COCO 컨소시엄에 감사드립니다. COCO 데이터셋 및 제작자에 대한 자세한 내용은 COCO 데이터셋 웹사이트를 방문하십시오.

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