Link to this sectionCOCO Veri Seti#
COCO (Common Objects in Context) veri seti, büyük ölçekli bir nesne algılama, bölütleme ve altyazı oluşturma veri setidir. Çok çeşitli nesne kategorileri üzerinde araştırmayı teşvik etmek için tasarlanmıştır ve genellikle bilgisayarlı görü modellerini kıyaslamak için kullanılır. Nesne algılama, bölütleme ve poz kestirim görevleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için temel bir veri setidir.
Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview
Link to this sectionCOCO Önceden Eğitilmiş Modeller#
| Model | boyut (piksel) | mAPval 50-95 | mAPval 50-95(e2e) | Hız CPU ONNX (ms) | Hız T4 TensorRT10 (ms) | parametreler (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Link to this sectionTemel Özellikler#
- COCO, nesne algılama, bölütleme ve altyazı oluşturma görevleri için ek açıklamaları olan 200K görüntü dahil olmak üzere toplam 330K görüntü içerir.
- Veri seti, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi yaygın nesnelerin yanı sıra şemsiye, el çantası ve spor ekipmanı gibi daha özel kategoriler dahil olmak üzere 80 nesne kategorisinden oluşur.
- Ek açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutularını, bölütleme maskelerini ve altyazıları içerir.
- COCO, nesne algılama için ortalama Hassasiyet (mAP) ve bölütleme görevleri için ortalama Duyarlılık (mAR) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri sunarak model performansını karşılaştırmak için uygun hale getirir.
Link to this sectionVeri Kümesi Yapısı#
COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:
- Train2017: Bu alt küme, nesne algılama, bölütleme ve altyazı oluşturma modellerini eğitmek için 118K görüntü içerir.
- Val2017: Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 5K görüntüye sahiptir.
- Test2017: Bu alt küme, eğitilen modelleri test etmek ve kıyaslamak için kullanılan 20 bin görselden oluşur. Bu alt küme için temel doğruluk (ground truth) açıklamaları herkese açık değildir ve sonuçlar performans değerlendirmesi için COCO değerlendirme sunucusuna gönderilir.
Link to this sectionUygulamalar#
The COCO dataset is widely used for training and evaluating deep learning models in object detection (such as Ultralytics YOLO, Faster R-CNN, and SSD), instance segmentation (such as Mask R-CNN), and keypoint detection (such as OpenPose). The dataset's diverse set of object categories, large number of annotated images, and standardized evaluation metrics make it an essential resource for computer vision researchers and practitioners.
Link to this sectionVeri Kümesi YAML#
Veri seti yapılandırmasını tanımlamak için bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyası kullanılır. Dosya; veri setinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgileri hakkında bilgiler içerir. COCO veri seti söz konusu olduğunda, coco.yaml dosyası https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml adresinde tutulmaktadır.
# 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 (20.1 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: 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
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)Link to this sectionKullanım#
COCO veri seti üzerinde 100 dönem boyunca 640 görüntü boyutu ile bir YOLO26n modeli eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsin. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı bir listesi için model Eğitim sayfasına bakabilirsin.
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)Link to this sectionÖrnek Görüntüler ve Ek Açıklamalar#
COCO veri seti, çeşitli nesne kategorilerine ve karmaşık sahnelere sahip çok çeşitli görüntüler içerir. İşte veri setinden bazı görüntü örnekleri ve bunlara karşılık gelen ek açıklamalar:
- Mozaiklenmiş Görüntü: Bu görüntü, mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerinden oluşan bir eğitim grubunu göstermektedir. Mozaikleme, eğitim sırasında her 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 yapma yeteneğini geliştirmeye yardımcı olur.
Örnek, COCO veri setindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaikleme kullanmanın faydalarını sergiler.
Link to this sectionAlıntılar ve Teşekkür#
COCO veri setini 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 oluşturdukları ve sürdürdükleri için COCO Konsorsiyumuna teşekkür ederiz. COCO veri seti ve yaratıcıları hakkında daha fazla bilgi için COCO veri seti web sitesini ziyaret et.
Link to this sectionSSS#
Link to this sectionCOCO veri seti nedir ve bilgisayarlı görü için neden önemlidir?#
COCO veri seti (Common Objects in Context), nesne algılama, bölütleme ve altyazı oluşturma için kullanılan büyük ölçekli bir veri setidir. 80 nesne kategorisi için ayrıntılı ek açıklamalar içeren 330K görüntü içerir, bu da onu bilgisayarlı görü modellerini kıyaslamak ve eğitmek için vazgeçilmez kılar. Araştırmacılar, çeşitli kategorileri ve ortalama Hassasiyet (mAP) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri nedeniyle COCO'yu kullanırlar.
Link to this sectionCOCO veri setini kullanarak nasıl YOLO modeli eğitebilirim?#
COCO veri setini kullanarak bir YOLO26 modeli eğitmek için şu kod parçacıklarını kullanabilirsin:
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)Kullanılabilir bağımsız değişkenler hakkında daha fazla ayrıntı için Eğitim sayfası bölümüne bak.
Link to this sectionCOCO veri setinin temel özellikleri nelerdir?#
COCO veri seti şunları içerir:
- Nesne algılama, bölütleme ve altyazı oluşturma için açıklamalı 200K görüntü dahil 330K görüntü.
- Arabalar ve hayvanlar gibi yaygın öğelerden el çantaları ve spor ekipmanları gibi belirli öğelere kadar uzanan 80 nesne kategorisi.
- Nesne algılama (mAP) ve bölütleme (ortalama Duyarlılık, mAR) için standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri.
- Çeşitli nesne boyutları ve bağlamlarında model genellemesini geliştirmek için eğitim gruplarında Mozaikleme tekniği.
Link to this sectionCOCO veri seti üzerinde eğitilmiş YOLO26 modellerini nerede bulabilirim?#
COCO veri seti üzerinde önceden eğitilmiş YOLO26 modelleri, dokümantasyonda sağlanan bağlantılardan indirilebilir. Örnekler şunları içerir:
Bu modeller boyut, mAP ve çıkarım hızı açısından farklılık gösterir ve çeşitli performans ve kaynak gereksinimleri için seçenekler sunar.
Link to this sectionCOCO veri seti nasıl yapılandırılmıştır ve onu nasıl kullanırım?#
COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:
- Train2017: Eğitim için 118K görüntü.
- Val2017: Eğitim sırasında doğrulama için 5K görüntü.
- Test2017: Eğitilen modelleri kıyaslamak için 20 bin görsel. Sonuçların performans değerlendirmesi için COCO değerlendirme sunucusuna gönderilmesi gerekir.
Veri setinin YAML yapılandırma dosyasına coco.yaml adresinden ulaşabilirsin; bu dosya yolları, sınıfları ve veri seti ayrıntılarını tanımlar.