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COCO128 데이터 세트

소개

Ultralytics COCO128은 작지만 다용도로 사용할 수 있는 객체 감지 데이터 세트로, COCO 열차 2017 세트의 첫 번째 128개 이미지로 구성되어 있습니다. 이 데이터 세트는 물체 감지 모델을 테스트 및 디버깅하거나 새로운 감지 접근 방식을 실험하는 데 이상적입니다. 128개의 이미지로 구성되어 있어 쉽게 관리할 수 있을 만큼 작지만, 훈련 파이프라인의 오류를 테스트하고 더 큰 데이터 세트를 훈련하기 전에 건전성 검사 역할을 할 수 있을 만큼 다양합니다.



Watch: Ultralytics COCO 데이터 세트 개요

이 데이터 세트는 Ultralytics HUB 및 YOLO11.

데이터 세트 YAML

데이터 세트 구성을 정의하는 데는 YAML(또 다른 마크업 언어) 파일이 사용됩니다. 여기에는 데이터 세트의 경로, 클래스 및 기타 관련 정보에 대한 정보가 포함되어 있습니다. COCO128 데이터 세트의 경우, 데이터 세트의 coco128.yaml 파일은 다음 위치에서 유지됩니다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml.

ultralytics.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: ../datasets/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 세트에 대해 100개의 에포크에 대해 YOLO11n 모델을 훈련하려면 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수의 전체 목록은 모델 학습 페이지를 참조하세요.

열차 예시

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 몇 가지 예입니다:

데이터 세트 샘플 이미지

  • 모자이크 이미지: 이 이미지는 모자이크된 데이터 세트 이미지로 구성된 훈련 배치의 예시입니다. 모자이크는 여러 이미지를 하나의 이미지로 결합하여 각 훈련 배치 내에서 다양한 개체와 장면을 늘리기 위해 훈련 중에 사용되는 기술입니다. 이를 통해 다양한 객체 크기, 종횡비 및 컨텍스트에 일반화하는 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이 예는 COCO128 데이터 세트에 포함된 이미지의 다양성과 복잡성, 그리고 훈련 과정에서 모자이킹을 사용할 때의 이점을 보여줍니다.

인용 및 감사

연구 또는 개발 작업에 COCO 데이터셋을 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주세요:

@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 위해 이 귀중한 리소스를 만들고 유지 관리해 주신 COCO 컨소시엄에 감사의 말씀을 드립니다. COCO 데이터 세트 및 제작자에 대한 자세한 내용은 COCO 데이터 세트 웹사이트를 참조하세요.

자주 묻는 질문

Ultralytics COCO128 데이터 세트는 어떤 용도로 사용되나요?

Ultralytics COCO128 데이터 세트는 COCO train 2017 데이터 세트의 첫 128개 이미지를 포함하는 컴팩트한 하위 집합입니다. 주로 객체 감지 모델을 테스트 및 디버깅하고, 새로운 감지 접근 방식을 실험하고, 더 큰 데이터 세트로 확장하기 전에 훈련 파이프라인을 검증하는 데 사용됩니다. 관리하기 쉬운 크기로 빠른 반복에 적합하면서도 의미 있는 테스트 사례가 될 만큼 충분한 다양성을 제공합니다.

COCO128 데이터 세트를 사용하여 YOLO11 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 하나요?

COCO128 데이터 세트에서 YOLO11 모델을 훈련하려면 Python 또는 CLI 명령을 사용할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

from ultralytics import YOLO

    # Load a pretrained model
    model = YOLO("yolo11n.pt")

    # Train the model
    results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640)
    ```

=== "CLI"

`bash
    yolo detect train data=coco128.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
    `

For more training options and parameters, refer to the [Training](../../modes/train.md) documentation.

### What are the benefits of using mosaic augmentation with COCO128?

Mosaic augmentation, as shown in the sample images, combines multiple training images into a single composite image. This technique offers several benefits when training with COCO128:

- Increases the variety of objects and contexts within each training batch
- Improves model generalization across different object sizes and aspect ratios
- Enhances detection performance for objects at various scales
- Maximizes the utility of a small dataset by creating more diverse training samples

This technique is particularly valuable for smaller datasets like COCO128, helping models learn more robust features from limited data.

### How does COCO128 compare to other COCO dataset variants?

COCO128 (128 images) sits between [COCO8](../detect/coco8.md) (8 images) and the full [COCO](../detect/coco.md) dataset (118K+ images) in terms of size:

- **COCO8**: Contains just 8 images (4 train, 4 val) - ideal for quick tests and debugging
- **COCO128**: Contains 128 images - balanced between size and diversity
- **Full COCO**: Contains 118K+ training images - comprehensive but resource-intensive

COCO128 provides a good middle ground, offering more diversity than COCO8 while remaining much more manageable than the full COCO dataset for experimentation and initial model development.

### Can I use COCO128 for tasks other than object detection?

While COCO128 is primarily designed for object detection, the dataset's annotations can be adapted for other computer vision tasks:

- **Instance segmentation**: Using the segmentation masks provided in the annotations
- **Keypoint detection**: For images containing people with keypoint annotations
- **Transfer learning**: As a starting point for fine-tuning models for custom tasks

For specialized tasks like [segmentation](../../tasks/segment.md), consider using purpose-built variants like [COCO8-seg](../segment/coco8-seg.md) which include the appropriate annotations.
📅 8일 전 생성됨 ✏️ 업데이트됨 0일 전

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