COCO128 데이터 세트

Q: How does COCO128 compare to other COCO dataset variants?

COCO128(128개의 이미지)는 크기 면에서 COCO8(8개의 이미지)과 전체 COCO 데이터 세트(118K+개의 이미지) 사이에 위치합니다. COCO128은 COCO8보다 더 다양한 다양성을 제공하면서도 실험 및 초기 모델 개발을 위해 전체 COCO 데이터 세트보다 훨씬 관리하기 쉬운 좋은 중간 지점을 제공합니다.

소개

Ultralytics COCO128은(는) COCO train 2017 세트의 처음 128개 이미지로 구성된 작지만 다재다능한 객체 감지 데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 객체 감지 모델을 테스트하고 디버깅하거나 새로운 감지 접근 방식을 실험하는 데 적합합니다. 128개의 이미지로 구성되어 있어 관리가 용이할 만큼 작지만, 더 큰 데이터 세트를 훈련하기 전에 오류에 대한 훈련 파이프라인을 테스트하고 건전성 검사를 수행할 수 있을 만큼 다양합니다.

참고: Ultralytics COCO 데이터 세트 개요

이 데이터 세트는 Ultralytics HUB 및 YOLO11과 함께 사용하기 위한 것입니다.

데이터세트 YAML

YAML(Yet Another Markup Language) 파일은 데이터 세트 구성을 정의하는 데 사용됩니다. 여기에는 데이터 세트의 경로, 클래스 및 기타 관련 정보에 대한 정보가 포함되어 있습니다. COCO128 데이터 세트의 경우, coco128.yaml 파일은 다음 위치에서 관리됩니다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/datasets/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco128 ← downloads here (7 MB)

# 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: coco128 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)

# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco128.zip

사용법

이미지 크기가 640인 COCO128 데이터 세트에서 YOLO11n 모델을 100 epochs 동안 훈련하려면 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수의 전체 목록은 모델 훈련 페이지를 참조하세요.

훈련 예제

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="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco128.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

샘플 이미지 및 주석

다음은 COCO128 데이터 세트의 이미지와 해당 주석의 예입니다.

데이터 세트 샘플 이미지

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 예는 COCO128 데이터 세트의 이미지 다양성과 복잡성, 그리고 훈련 과정에서 모자이크를 사용하는 이점을 보여줍니다.

인용 및 감사의 말씀

연구 또는 개발 작업에서 COCO 데이터 세트를 사용하는 경우 다음 논문을 인용하십시오.

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}
}

저희는 컴퓨터 비전 커뮤니티를 위해 이 귀중한 리소스를 만들고 유지 관리하는 COCO 컨소시엄에 감사를 표합니다. COCO 데이터 세트와 제작자에 대한 자세한 내용은 COCO 데이터 세트 웹사이트를 방문하세요.

FAQ

Ultralytics COCO128 데이터 세트는 무엇에 사용됩니까?

Ultralytics COCO128 데이터 세트는 COCO train 2017 데이터 세트의 처음 128개 이미지를 포함하는 소형 하위 세트입니다. 주로 객체 감지 모델을 테스트 및 디버깅하고, 새로운 감지 접근 방식을 실험하고, 더 큰 데이터 세트로 확장하기 전에 훈련 파이프라인의 유효성을 검사하는 데 사용됩니다. 관리하기 쉬운 크기 덕분에 의미 있는 테스트 케이스를 제공하면서도 빠른 반복에 적합합니다.