Conjunto de dados COCO8-Pose

Introdução

Ultralytics O COCO8-Pose é um conjunto de dados de deteção de pose 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 quanto a erros e funcionar como uma verificação de sanidade antes de treinar conjuntos de dados maiores.

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-Pose, o ficheiro coco8-pose.yaml é mantido em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-pose.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8-pose dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/coco8-pose/
# Example usage: yolo train data=coco8-pose.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8-pose  ← 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-pose # 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)

# Keypoints
kpt_shape: [17, 3] # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)
flip_idx: [0, 2, 1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 10, 9, 12, 11, 14, 13, 16, 15]

# Classes
names:
  0: person

# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/coco8-pose.zip

Utilização

Para treinar um modelo YOLOv8n-pose no conjunto de dados COCO8-Pose para 100 épocas com um tamanho de imagem de 640, podes utilizar os seguintes fragmentos de código. Para obter uma lista abrangente dos argumentos disponíveis, consulta a página de treino do modelo.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Exemplos de imagens e anotações

Aqui estão alguns exemplos de imagens do conjunto de dados COCO8-Pose, 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-Pose e as vantagens 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.

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