Conjunto de dados COCO128

Introdução

Ultralytics O COCO128 é um conjunto de dados de deteção de objectos pequeno, mas versátil, composto pelas primeiras 128 imagens do conjunto COCO train 2017. Este conjunto de dados é ideal para testar e depurar modelos de deteção de objectos, ou para experimentar novas abordagens de deteção. Com 128 imagens, é suficientemente pequeno para ser facilmente gerível, mas suficientemente diversificado para testar os pipelines de treino em busca de erros e atuar como uma verificação de sanidade antes de treinar conjuntos de dados maiores.

Ver: Ultralytics Resumo do conjunto de dados COCO

Este conjunto de dados destina-se a ser utilizado com Ultralytics HUB e YOLO11.

Conjunto de dados YAML

Um ficheiro YAML (Yet Another Markup Language) é utilizado para definir a configuração do conjunto de dados. Ele contém informações sobre os caminhos do conjunto de dados, classes e outras informações relevantes. No caso do conjunto de dados COCO128, o ficheiro coco128.yaml é mantido em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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: ../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

Utilização

Para treinar um modelo YOLO11n no conjunto de dados COCO128 para 100 épocas com um tamanho de imagem de 640, pode utilizar os seguintes fragmentos de código. Para obter uma lista completa dos argumentos disponíveis, consulte a página Treinamento do modelo.

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

Exemplos de imagens e anotações

Aqui estão alguns exemplos de imagens do conjunto de dados COCO128, juntamente com as anotações correspondentes:

• Imagem em mosaico: Esta imagem demonstra um lote de treino composto por imagens de conjuntos de dados em mosaico. O mosaico é uma técnica utilizada durante a formação que combina várias imagens numa única imagem para aumentar a variedade de objectos e cenas em cada lote de formação. Isto ajuda a melhorar a capacidade de generalização do modelo para diferentes tamanhos de objectos, proporções e contextos.

O exemplo mostra a variedade e complexidade das imagens no conjunto de dados COCO128 e os benefícios da utilização de mosaicos durante o processo de formação.

Citações e agradecimentos

Se utilizar o conjunto de dados COCO no seu trabalho de investigação ou desenvolvimento, cite o seguinte documento:

@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}
}

Gostaríamos de agradecer ao Consórcio COCO pela criação e manutenção deste valioso recurso para a comunidade da visão computacional. Para mais informações sobre o conjunto de dados COCO e os seus criadores, visite o sítio Web do conjunto de dados COCO.

FAQ

Para que é utilizado o conjunto de dados Ultralytics COCO128?

O conjunto de dados COCO128 do Ultralytics é um subconjunto compacto que contém as primeiras 128 imagens do conjunto de dados COCO train 2017. É usado principalmente para testar e depurar modelos de deteção de objetos, experimentar novas abordagens de deteção e validar pipelines de treinamento antes de escalar para conjuntos de dados maiores. O seu tamanho manejável torna-o perfeito para iterações rápidas, ao mesmo tempo que fornece diversidade suficiente para ser um caso de teste significativo.

Como é que treino um modelo YOLO11 utilizando o conjunto de dados COCO128?

Para treinar um modelo YOLO11 no conjunto de dados COCO128, pode utilizar comandos Python ou CLI . Veja como:

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)

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

Para mais opções e parâmetros de formação, consulte a documentação sobre Formação.

Quais são as vantagens de utilizar o aumento em mosaico com o COCO128?

O aumento em mosaico, como mostrado nas imagens de exemplo, combina várias imagens de treino numa única imagem composta. Esta técnica oferece vários benefícios ao treinar com o COCO128:

• Aumenta a variedade de objectos e contextos em cada lote de formação
• Melhora a generalização do modelo em diferentes tamanhos de objectos e rácios de aspeto
• Melhora o desempenho da deteção de objectos a várias escalas
• Maximiza a utilidade de um pequeno conjunto de dados, criando amostras de treino mais diversificadas

Esta técnica é particularmente valiosa para conjuntos de dados mais pequenos como o COCO128, ajudando os modelos a aprender caraterísticas mais robustas a partir de dados limitados.

Como é que o COCO128 se compara com outras variantes do conjunto de dados COCO?

O COCO128 (128 imagens) situa-se entre o COCO8 (8 imagens) e o conjunto completo de dados COCO (118K+ imagens) em termos de tamanho:

• COCO8: Contém apenas 8 imagens (4 train, 4 val) - ideal para testes rápidos e depuração
• COCO128: Contém 128 imagens - equilíbrio entre tamanho e diversidade
• COCO completo: Contém mais de 118 mil imagens de formação - abrangente mas com muitos recursos

O COCO128 constitui um bom meio-termo, oferecendo mais diversidade do que o COCO8, mas permanecendo muito mais manejável do que o conjunto completo de dados COCO para experimentação e desenvolvimento inicial de modelos.

Posso utilizar o COCO128 para outras tarefas que não a deteção de objectos?

Embora o COCO128 tenha sido concebido principalmente para a deteção de objectos, as anotações do conjunto de dados podem ser adaptadas a outras tarefas de visão computacional:

• Segmentação da instância: Utilizando as máscaras de segmentação fornecidas nas anotações
• Deteção de pontos-chave: Para imagens que contêm pessoas com anotações de pontos-chave
• Aprendizagem por transferência: Como ponto de partida para afinar modelos para tarefas personalizadas

Para tarefas especializadas, como a segmentação, considere a utilização de variantes criadas para o efeito, como o COCO8-seg, que incluem as anotações adequadas.

📅C riado há 1 mês ✏️ Atualizado há 1 mês

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