Conjunto de Dados COCO128-Seg

Q: What is the COCO128-Seg dataset, and how is it used in Ultralytics YOLO11?

O conjunto de dados COCO128-Seg é um conjunto de dados de segmentação de instâncias compacto da Ultralytics, consistindo nas primeiras 128 imagens do conjunto COCO train 2017. Este conjunto de dados é feito sob medida para testar e depurar modelos de segmentação ou para experimentar novos métodos de detecção. É particularmente útil com Ultralytics YOLO11 e HUB para iteração rápida e verificação de erros de pipeline antes de escalar para conjuntos de dados maiores. Para uso detalhado, consulte a página de Treinamento do modelo.

Q: Why is the COCO128-Seg dataset important for model development and debugging?

O conjunto de dados COCO128-Seg oferece uma combinação equilibrada de gerenciabilidade e diversidade com 128 imagens, tornando-o perfeito para testar e depurar rapidamente modelos de segmentação ou experimentar novas técnicas de detecção. Seu tamanho moderado permite iterações de treinamento rápidas, ao mesmo tempo em que oferece diversidade suficiente para validar pipelines de treinamento antes de escalar para conjuntos de dados maiores. Saiba mais sobre os formatos de conjunto de dados suportados no guia de conjunto de dados de segmentação Ultralytics.

Q: Where can I find the YAML configuration file for the COCO128-Seg dataset?

O arquivo de configuração YAML para o conjunto de dados COCO128-Seg está disponível no repositório Ultralytics. Você pode acessar o arquivo diretamente em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128-seg.yaml. O arquivo YAML inclui informações essenciais sobre caminhos de conjuntos de dados, classes e configurações necessárias para treinamento e validação de modelos.

Q: What are some benefits of using mosaicing during training with the COCO128-Seg dataset?

Usar mosaicos durante o treinamento ajuda a aumentar a diversidade e variedade de objetos e cenas em cada lote de treinamento. Esta técnica combina várias imagens em uma única imagem composta, aprimorando a capacidade do modelo de generalizar para diferentes tamanhos de objetos, proporções e contextos dentro da cena. O uso de mosaicos é benéfico para melhorar a robustez e a precisão de um modelo, especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados de tamanho moderado como o COCO128-Seg. Para um exemplo de imagens em mosaico, consulte a seção Imagens de Amostra e Anotações.

Introdução

O COCO128-Seg da Ultralytics é um conjunto de dados pequeno, mas versátil, de segmentação de instâncias composto pelas primeiras 128 imagens do conjunto de treinamento COCO 2017. Este conjunto de dados é ideal para testar e depurar modelos de segmentação ou para experimentar novas abordagens de detecção. Com 128 imagens, é pequeno o suficiente para ser facilmente gerenciável, mas diversificado o suficiente para testar pipelines de treinamento em busca de erros e atuar como uma verificação de sanidade antes de treinar conjuntos de dados maiores.

Este conjunto de dados destina-se ao uso com o HUB Ultralytics e YOLO11.

YAML do Conjunto de Dados

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

ultralytics/cfg/datasets/coco128-seg.yaml

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

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

Utilização

Para treinar um modelo YOLO11n-seg no conjunto de dados COCO128-Seg por 100 épocas com um tamanho de imagem de 640, você pode usar os seguintes trechos de código. Para obter uma lista abrangente de argumentos disponíveis, consulte a página de Treinamento do modelo.

Exemplo de Treinamento

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

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

Amostras de Imagens e Anotações

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

Imagem de amostra do conjunto de dados

Imagem em Mosaico: Esta imagem demonstra um lote de treinamento composto por imagens de conjunto de dados em mosaico. O mosaico é uma técnica usada durante o treinamento que combina várias imagens em uma única imagem para aumentar a variedade de objetos e cenas dentro de cada lote de treinamento. Isso ajuda a melhorar a capacidade do modelo de generalizar para diferentes tamanhos de objetos, proporções e contextos.

O exemplo mostra a variedade e a complexidade das imagens no conjunto de dados COCO128-Seg e os benefícios de usar mosaicos durante o processo de treinamento.

Citações e Agradecimentos

Se você usar o conjunto de dados COCO em seu trabalho de pesquisa ou desenvolvimento, cite o seguinte artigo:

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}
}

Gostaríamos de agradecer ao COCO Consortium por criar e manter este valioso recurso para a comunidade de visão computacional. Para obter mais informações sobre o conjunto de dados COCO e seus criadores, visite o site do conjunto de dados COCO.

FAQ

O que é o conjunto de dados COCO128-Seg e como ele é usado no Ultralytics YOLO11?

O conjunto de dados COCO128-Seg é um conjunto de dados compacto de segmentação de instâncias da Ultralytics, consistindo nas primeiras 128 imagens do conjunto de treinamento COCO 2017. Este conjunto de dados é feito sob medida para testar e depurar modelos de segmentação ou para experimentar novos métodos de detecção. É particularmente útil com o YOLO11 e o HUB da Ultralytics para iteração rápida e verificação de erros de pipeline antes de escalar para conjuntos de dados maiores. Para uso detalhado, consulte a página de Treinamento do modelo.

Como posso treinar um modelo YOLO11n-seg usando o conjunto de dados COCO128-Seg?

Para treinar um modelo YOLO11n-seg no conjunto de dados COCO128-Seg por 100 épocas com um tamanho de imagem de 640, você pode usar comandos Python ou CLI. Aqui está um exemplo rápido:

Exemplo de Treinamento

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # Load a pretrained model (recommended for training)

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

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

Para uma explicação detalhada dos argumentos disponíveis e opções de configuração, pode consultar a documentação de Treino.

Por que o conjunto de dados COCO128-Seg é importante para o desenvolvimento e depuração de modelos?

O conjunto de dados COCO128-Seg oferece uma combinação equilibrada de gerenciabilidade e diversidade com 128 imagens, tornando-o perfeito para testar e depurar rapidamente modelos de segmentação ou experimentar novas técnicas de detecção. Seu tamanho moderado permite iterações de treinamento rápidas, ao mesmo tempo em que fornece diversidade suficiente para validar pipelines de treinamento antes de escalar para conjuntos de dados maiores. Saiba mais sobre os formatos de conjunto de dados suportados no guia de conjunto de dados de segmentação da Ultralytics.

Onde posso encontrar o arquivo de configuração YAML para o conjunto de dados COCO128-Seg?

O arquivo de configuração YAML para o conjunto de dados COCO128-Seg está disponível no repositório da Ultralytics. Você pode acessar o arquivo diretamente em https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128-seg.yaml. O arquivo YAML inclui informações essenciais sobre caminhos de conjunto de dados, classes e configurações de configuração necessárias para treinamento e validação do modelo.

Quais são alguns benefícios de usar mosaicos durante o treinamento com o conjunto de dados COCO128-Seg?

Usar mosaicos durante o treinamento ajuda a aumentar a diversidade e a variedade de objetos e cenas em cada lote de treinamento. Esta técnica combina várias imagens em uma única imagem composta, aprimorando a capacidade do modelo de generalizar para diferentes tamanhos de objetos, proporções e contextos dentro da cena. O mosaico é benéfico para melhorar a robustez e a precisão de um modelo, especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados de tamanho moderado como o COCO128-Seg. Para um exemplo de imagens em mosaico, consulte a seção Imagens de Amostra e Anotações.

📅 Criado há 1 mês ✏️ Atualizado há 1 mês