COCO Veri Seti

Q: How is the COCO dataset structured and how do I use it?

COCO veri kümesi üç alt kümeye ayrılmıştır: Veri kümesinin YAML yapılandırma dosyası, yolları, sınıfları ve veri kümesi ayrıntılarını tanımlayan coco.yaml adresinde mevcuttur.

COCO (Common Objects in Context) veri kümesi büyük ölçekli bir nesne algılama, segmentasyon ve altyazı oluşturma veri kümesidir. Çok çeşitli nesne kategorileri üzerine araştırmaları teşvik etmek için tasarlanmıştır ve bilgisayarla görme modellerini kıyaslamak için yaygın olarak kullanılır. Nesne algılama, segmentasyon ve poz tahmini görevleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için önemli bir veri kümesidir.

İzle: Ultralytics COCO Veri Setine Genel Bakış

COCO Önceden Eğitilmiş Modeller

Model	boyut ^(piksel)	mAPval^50-95	Hız ^{CPU ONNX (ms)}	Hız ^T4^{TensorRT10 (ms)}	params ^(M)	FLOP'lar ^(B)
YOLO11n	640	39.5	56.1 ± 0.8	1.5 ± 0.0	2.6	6.5
YOLO11s	640	47.0	90.0 ± 1.2	2.5 ± 0.0	9.4	21.5
YOLO11m	640	51.5	183.2 ± 2.0	4.7 ± 0.1	20.1	68.0
YOLO11l	640	53.4	238.6 ± 1.4	6.2 ± 0.1	25.3	86.9
YOLO11x	640	54.7	462.8 ± 6.7	11.3 ± 0.2	56.9	194.9

Temel Özellikler

COCO, nesne algılama, segmentasyon ve altyazı görevleri için ek açıklamalara sahip 200K görüntü ile 330K görüntü içerir.
Veri kümesi, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi yaygın nesnelerin yanı sıra şemsiyeler, el çantaları ve spor malzemeleri gibi daha spesifik kategoriler de dahil olmak üzere 80 nesne kategorisinden oluşmaktadır.
Ek açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutuları, segmentasyon maskeleri ve başlıkları içerir.
COCO, nesne algılama için Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) ve segmentasyon görevleri için Ortalama Ortalama Geri Çağırma (mAR) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri sağlayarak model performansını karşılaştırmak için uygun hale getirir.

Veri Kümesi Yapısı

COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:

Train2017: Bu alt küme, nesne algılama, segmentasyon ve altyazı modellerini eğitmek için 118 bin görüntü içerir.
Val2017: Bu alt kümede model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 5K görüntü bulunmaktadır.
Test2017: Bu alt küme, eğitilen modellerin test edilmesi ve kıyaslanması için kullanılan 20 bin görüntüden oluşmaktadır. Bu alt küme için temel gerçek açıklamaları kamuya açık değildir ve sonuçlar performans değerlendirmesi için COCO değerlendirme sunucusuna gönderilir.

Uygulamalar

COCO veri seti, nesne algılama ( YOLO, Faster R-CNN ve SSD gibi), örnek segmentasyonu (Mask R-CNN gibi) ve kilit nokta algılama (OpenPose gibi) alanlarında derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri setinin çeşitli nesne kategorileri, çok sayıda açıklamalı görüntü ve standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri, onu bilgisayarla görme araştırmacıları ve uygulayıcıları için önemli bir kaynak haline getirmektedir.

Veri Kümesi YAML

Veri kümesi yapılandırmasını tanımlamak için bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyası kullanılır. Veri kümesinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgiler hakkında bilgi içerir. COCO veri kümesi söz konusu olduğunda coco.yaml dosyası şu adreste tutulur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO 2017 dataset https://cocodataset.org by Microsoft
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco  ← downloads here (20.1 GB)

# 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/coco # dataset root dir
train: train2017.txt # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val2017.txt # val images (relative to 'path') 5000 images
test: test-dev2017.txt # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794

# 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: |
  from ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  url = 'https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/'
  urls = [url + ('coco2017labels-segments.zip' if segments else 'coco2017labels.zip')]  # labels
  download(urls, dir=dir.parent)
  # Download data
  urls = ['http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip',  # 19G, 118k images
          'http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip',  # 1G, 5k images
          'http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip']  # 7G, 41k images (optional)
  download(urls, dir=dir / 'images', threads=3)

Kullanım

Bir YOLO11n modelini COCO veri kümesi üzerinde 640 görüntü boyutuyla 100 epok için eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsiniz. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı bir listesi için Model Eğitimi sayfasına bakın.

Tren Örneği

PythonCLI

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="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Örnek Görüntüler ve Açıklamalar

COCO veri kümesi, çeşitli nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çok çeşitli görüntüler içermektedir. Aşağıda, ilgili açıklamalarıyla birlikte veri kümesinden bazı görüntü örnekleri yer almaktadır:

Veri kümesi örnek görüntüsü

Mozaiklenmiş Görüntü: Bu görüntü, mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerinden oluşan bir eğitim grubunu göstermektedir. Mozaikleme, eğitim sırasında kullanılan ve her bir eğitim grubundaki nesne ve sahne çeşitliliğini artırmak için birden fazla görüntüyü tek bir görüntüde birleştiren bir tekniktir. Bu, modelin farklı nesne boyutlarına, en boy oranlarına ve bağlamlara genelleme yeteneğini geliştirmeye yardımcı olur.

Bu örnek, COCO veri setindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaikleme kullanmanın faydalarını göstermektedir.

Atıflar ve Teşekkür

Araştırma veya geliştirme çalışmalarınızda COCO veri setini kullanıyorsanız, lütfen aşağıdaki makaleye atıfta bulunun:

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}
}

Bilgisayarla görme topluluğu için bu değerli kaynağı yaratan ve sürdüren COCO Konsorsiyumu'na teşekkür ederiz. COCO veri seti ve yaratıcıları hakkında daha fazla bilgi için COCO veri seti web sitesini ziyaret edin.

SSS

COCO veri seti nedir ve bilgisayarla görme için neden önemlidir?

COCO veri kümesi (Common Objects in Context) nesne algılama, segmentasyon ve başlıklandırma için kullanılan büyük ölçekli bir veri kümesidir. 80 nesne kategorisi için ayrıntılı açıklamalar içeren 330 bin görüntü içerdiğinden bilgisayarla görme modellerinin kıyaslanması ve eğitilmesi için çok önemlidir. Araştırmacılar, çeşitli kategorileri ve Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri nedeniyle COCO'yu kullanmaktadır.

COCO veri setini kullanarak bir YOLO modelini nasıl eğitebilirim?

COCO veri kümesini kullanarak bir YOLO11 modelini eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsiniz:

Tren Örneği

PythonCLI

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="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Mevcut argümanlar hakkında daha fazla bilgi için Eğitim sayfasına bakın.

COCO veri setinin temel özellikleri nelerdir?

COCO veri seti şunları içerir:

Nesne algılama, segmentasyon ve altyazı ekleme için 200K'sı açıklamalı 330K görüntü.
Arabalar ve hayvanlar gibi yaygın nesnelerden el çantaları ve spor malzemeleri gibi özel nesnelere kadar 80 nesne kategorisi.
Nesne algılama (mAP) ve segmentasyon (ortalama Ortalama Geri Çağırma, mAR) için standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri.
Çeşitli nesne boyutları ve bağlamları arasında model genellemesini geliştirmek için eğitim gruplarında mozaikleme tekniği.

COCO veri kümesi üzerinde eğitilmiş ön eğitimli YOLO11 modellerini nerede bulabilirim?

COCO veri seti üzerinde önceden eğitilmiş YOLO11 modelleri dokümantasyonda verilen bağlantılardan indirilebilir. Örnekler şunları içerir:

Bu modeller boyut, mAP ve çıkarım hızı bakımından farklılık göstererek farklı performans ve kaynak gereksinimleri için seçenekler sunar.

COCO veri seti nasıl yapılandırılmıştır ve nasıl kullanabilirim?

COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:

Train2017: Eğitim için 118K görüntü.
Val2017: Eğitim sırasında doğrulama için 5K görüntü.
Test2017: Eğitilmiş modelleri kıyaslamak için 20K görüntü. Sonuçların performans değerlendirmesi için COCO değerlendirme sunucusuna gönderilmesi gerekir.

Veri kümesinin YAML yapılandırma dosyası, yolları, sınıfları ve veri kümesi ayrıntılarını tanımlayan coco.yaml adresinde mevcuttur.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 1 ay önce güncellendi