Conjunto de dados COCO8
Introdução
Ultralytics O COCO8 é um conjunto de dados de deteção de objectos pequeno, mas versátil, composto pelas primeiras 8 imagens do conjunto COCO train 2017, 4 para treino e 4 para validação. Este conjunto de dados é ideal para testar e depurar modelos de deteção de objectos, ou para experimentar novas abordagens de deteção. Com 8 imagens, é suficientemente pequeno para ser facilmente gerível, mas suficientemente diversificado para testar os pipelines de treino em busca de erros e funcionar como uma verificação de sanidade antes de treinar conjuntos de dados maiores.
Observa: Ultralytics Resumo do conjunto de dados COCO
Este conjunto de dados destina-se a ser utilizado com Ultralytics HUB e YOLOv8.
Conjunto de dados YAML
Um ficheiro YAML (Yet Another Markup Language) é utilizado para definir a configuração do conjunto de dados. Contém informações sobre os caminhos do conjunto de dados, classes e outras informações relevantes. No caso do conjunto de dados COCO8, o ficheiro coco8.yaml
é mantido em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/coco8.yaml
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── coco8 ← downloads here (1 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/coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 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://ultralytics.com/assets/coco8.zip
Utilização
Para treinar um modelo YOLOv8n no conjunto de dados COCO8 para 100 épocas com um tamanho de imagem de 640, podes utilizar os seguintes snippets de código. Para obter uma lista abrangente dos argumentos disponíveis, consulta a página de treino do modelo.
Exemplo de comboio
Exemplos de imagens e anotações
Aqui tens alguns exemplos de imagens do conjunto de dados COCO8, juntamente com as anotações correspondentes:
- Imagem em mosaico: Esta imagem demonstra um lote de treino composto por imagens do conjunto de dados em mosaico. O mosaico é uma técnica utilizada durante o treino que combina várias imagens numa única imagem para aumentar a variedade de objectos e cenas em cada lote de treino. Isto ajuda a melhorar a capacidade do modelo de generalizar para diferentes tamanhos de objectos, proporções e contextos.
O exemplo mostra a variedade e complexidade das imagens no conjunto de dados COCO8 e os benefícios da utilização de mosaicos durante o processo de formação.
Citações e agradecimentos
Se utilizares o conjunto de dados COCO no teu trabalho de investigação ou desenvolvimento, cita 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 COCO Consortium 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, visita o sítio Web do conjunto de dados COCO.
Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (5), RizwanMunawar (1), Laughing-q (1)