COCO Veri Kümesi#

123,272

COCO 2017

ultralytics

publicDetect

COCO 2017 is the canonical Common Objects in Context detection benchmark. Its complex everyday scenes contain dense bounding-box annotations across 80 classes, with varied object scale, occlusion, crowding, and contextual relationships for standardized model comparison.

180 classes11.6 GBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocococo2017+1

COCO (Bağlam İçindeki Yaygın Nesneler (COCO)) veri kümesi, büyük ölçekli bir nesne algılama, segmentasyon ve görüntü açıklaması oluşturma veri kümesidir. Çok çeşitli nesne kategorileri üzerindeki araştırmaları teşvik etmek için tasarlanmıştır ve bilgisayarlı görü modellerini kıyaslamak için yaygın olarak kullanılır. Nesne algılama, segmentasyon ve poz tahmini görevleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için temel bir veri kümesidir.

COCO Önceden Eğitilmiş Modelleri#

Temel Özellikler#

• COCO, 330K görüntü içerir ve bunların 200K'sinde nesne algılama, segmentasyon ve görüntü açıklaması oluşturma görevleri için ek açıklamalar bulunur.
• Veri kümesi; arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi yaygın nesnelerin yanı sıra şemsiyeler, el çantaları ve spor ekipmanları gibi daha özel kategoriler de dahil olmak üzere 80 nesne kategorisinden oluşur.
• Ek açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutularını, segmentasyon maskelerini ve açıklamaları içerir.
• COCO, nesne algılama için Ortalama Kesinlik (mAP) ve segmentasyon görevleri için Ortalama Geri Çağırma (mAR) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri sunarak model performansını karşılaştırmaya uygun hale gelir.

Veri Kümesi Yapısı#

COCO veri kümesi üç alt kümeye ayrılır:

1. Train2017: Nesne algılama, segmentasyon ve görüntü açıklaması oluşturma modellerini eğitmek için 118.287 görüntü.
2. Val2017: Model eğitimi sırasında doğrulama için kullanılan 5.000 görüntü.
3. Test2017: Eğitilmiş modelleri kıyaslamak için kullanılan 20.288 test-dev görüntüsü. Bu alt küme için temel gerçek ek açıklamaları herkese açık değildir ve performans değerlendirmesi için sonuçlar COCO değerlendirme sunucusuna gönderilir.

Uygulamalar#

COCO veri kümesi, nesne algılama (örneğin Ultralytics YOLO, Faster R-CNN ve SSD), örnek segmentasyonu (örneğin Mask R-CNN) ve anahtar nokta algılama (örneğin OpenPose) alanlarında derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır. Veri kümesinin çeşitli nesne kategorileri, çok sayıda ek açıklamalı görüntüsü ve standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri, onu bilgisayarlı görü araştırmacıları ve uygulayıcıları için temel bir kaynak haline getirir.

COCO'daki etiketleme araçlarından COCO JSON biçiminde dışa aktarılan ek açıklamalar da aynı yapıyı izler. Kendi COCO biçimli verilerinle eğitim yapmak için COCO Ek Açıklamalarını YOLO'ya Dönüştürme sayfasına bakabilirsin.

Veri Kümesi YAML'i#

Veri kümesi yapılandırmasını tanımlamak için bir YAML dosyası kullanılır. Bu dosya, veri kümesinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgileri hakkında bilgi içerir. COCO veri kümesi için coco.yaml dosyası https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml adresinde tutulur.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/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 (20.3 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: 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 via https://cocodataset.org/#detection-eval

# 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 pathlib import Path

  from ultralytics.utils import ASSETS_URL
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  urls = [ASSETS_URL + ("/coco2017labels-segments.zip" if segments else "/coco2017labels.zip")]  # labels
  download(urls, dir=dir.parent)

  # Download data (test2017.zip excluded: ground truth is withheld, only used for the eval-server test-dev split)
  urls = [
      "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip",  # 19G, 118k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip",  # 1G, 5k images
  ]
  download(urls, dir=dir / "images", threads=3)

Kullanım#

COCO2017 eğitim ve doğrulama verileri (20,3 GB), eğitimi ilk kez başlattığında otomatik olarak indirilir. COCO üzerinde bir YOLO26n modelini 100 epoch boyunca ve 640 görüntü boyutuyla eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsin. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı listesi için modelin Eğitim sayfasına bakabilirsin. COCO eğitimini Ultralytics Platform ile bulutta da çalıştırabilirsin.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

Örnek Görüntüler ve Açıklamalar#

COCO veri kümesi, çeşitli nesne kategorilerine ve karmaşık sahnelere sahip çok çeşitli görüntüler içerir. Aşağıda veri kümesinden bazı görüntü örnekleri ve bunlara karşılık gelen ek açıklamalar yer alır:

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

Örnek, COCO veri kümesindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaiklemenin faydalarını gösterir.

Atıflar ve Teşekkürler#

COCO veri kümesini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanıyorsan lütfen aşağıdaki makaleye atıfta bulun:

@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}
}

Bilgisayarlı görü topluluğu için bu değerli kaynağı oluşturup sürdürdüğü için COCO Konsorsiyumu'na teşekkür ederiz. COCO veri kümesi ve oluşturucuları hakkında daha fazla bilgi için COCO veri kümesi web sitesini ziyaret edebilirsin.

SSS#