Набор данных COCO128
Введение
Ultralytics COCO128 - это небольшой, но универсальный набор данных для обнаружения объектов, состоящий из первых 128 изображений из набора COCO train 2017. Этот набор данных идеально подходит для тестирования и отладки моделей обнаружения объектов, а также для экспериментов с новыми подходами к обнаружению. 128 изображений достаточно малы, чтобы ими можно было легко управлять, но при этом достаточно разнообразны, чтобы проверить обучающие конвейеры на наличие ошибок и послужить проверкой на вменяемость перед обучением более крупных наборов данных.
Смотреть: Ultralytics Обзор набора данных COCO
Этот набор данных предназначен для использования с Ultralytics HUB и YOLO11.
Набор данных YAML
Для определения конфигурации набора данных используется файл YAML (Yet Another Markup Language). Он содержит информацию о путях, классах и другую необходимую информацию о наборе данных. В случае с набором данных COCO128 файл coco128.yaml
файл хранится по адресу 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
Использование
Чтобы обучить модель YOLO11n на наборе данных COCO128 в течение 100 эпох при размере изображения 640, можно использовать следующие фрагменты кода. Полный список доступных аргументов см. на странице "Обучение модели".
Пример поезда
Образцы изображений и аннотаций
Вот несколько примеров изображений из набора данных COCO128 с соответствующими аннотациями:
- Мозаичное изображение: Это изображение демонстрирует обучающую партию, состоящую из мозаичных изображений набора данных. Мозаика - это техника, используемая в процессе обучения, которая объединяет несколько изображений в одно, чтобы увеличить разнообразие объектов и сцен в каждой обучающей партии. Это помогает улучшить способность модели к обобщению для различных размеров объектов, соотношения сторон и контекста.
Этот пример демонстрирует разнообразие и сложность изображений в наборе данных COCO128 и преимущества использования мозаики в процессе обучения.
Цитаты и благодарности
Если вы используете набор данных COCO в своих исследованиях или разработках, пожалуйста, ссылайтесь на следующий документ:
@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}
}
Мы хотели бы выразить благодарность консорциуму COCO за создание и поддержку этого ценного ресурса для сообщества компьютерного зрения. Более подробную информацию о наборе данных COCO и его создателях можно найти на сайте набора данных COCO.