COCO Veri Seti#
COCO (Common Objects in Context) veri seti, büyük ölçekli bir nesne tespiti, segmentasyon ve altyazı veri setidir. Çok çeşitli nesne kategorileri üzerinde araştırmaları teşvik etmek için tasarlanmıştır ve yaygın olarak computer vision modellerini kıyaslamak için kullanılır. Nesne tespiti, segmentasyon ve poz tahmini görevleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için temel bir veri setidir.
Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview
COCO 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 |
Temel 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 tespiti için mean Average Precision (mAP) ve segmentasyon görevleri için ortalama Ortalama Recall (mAR) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri sağlar; bu da onu model performansını karşılaştırmak için uygun hale getirir.
Veri Kümesi Yapısı#
COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:
- Train2017: Nesne tespiti, segmentasyon ve açıklama modellerini eğitmek için 118.287 görüntü.
- Val2017: Model eğitimi sırasında doğrulama için kullanılan 5.000 görüntü.
- Test2017: Eğitilmiş modelleri kıyaslamak için kullanılan 20.288 test-dev görseli. Bu alt küme için temel gerçeklik (ground truth) etiketleri halka açık değildir ve performans değerlendirmesi için COCO evaluation server adresine sonuçlar gönderilir.
Uygulamalar#
COCO veri seti, nesne tespiti (Ultralytics YOLO, Faster R-CNN ve SSD gibi), örnek bölütleme (Mask R-CNN gibi) ve kilit nokta tespiti (OpenPose gibi) alanlarında derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır. Veri setinin zengin nesne kategorisi çeşitliliği, çok sayıda etiketli görseli ve standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri, onu bilgisayarlı görü araştırmacıları ve uygulayıcıları için vazgeçilmez bir kaynak haline getirir.
Veri Kümesi YAML#
Veri seti yapılandırmasını tanımlamak için bir YAML dosyası kullanılır. Bu dosya, veri setinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgileri hakkında bilgi içerir. COCO veri seti söz konusu olduğunda, coco.yaml dosyası https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml adresinde sürdürülmektedir.
# 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), ilk kez eğitim başlattığınızda otomatik olarak indirilir. 640 görsel boyutuyla 100 epochs boyunca COCO üzerinde bir YOLO26n modeli eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsin. Mevcut argümanların kapsamlı bir listesi için model Training sayfasına göz atabilirsin. Ayrıca Ultralytics Platform ile bulutta COCO eğitimi 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 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.
Alıntılar 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}
}computer vision topluluğu için bu değerli kaynağı oluşturdukları ve sürdürdükleri için COCO Konsorsiyumu'na teşekkür ederiz. COCO veri seti ve yaratıcıları hakkında daha fazla bilgi için COCO dataset website adresini ziyaret et.
SSS#
COCO veri seti nedir ve bilgisayarlı görü için neden önemlidir?#
COCO dataset (Common Objects in Context), object detection, segmentasyon ve altyazılama için kullanılan büyük ölçekli bir veri setidir. 80 nesne kategorisi için ayrıntılı etiketler içeren 330 bin görsel barındırır; bu da onu computer vision modellerini kıyaslamak ve eğitmek için vazgeçilmez kılar. Araştırmacılar, zengin kategorileri ve ortalama Ortalama Precision (mAP) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri nedeniyle COCO'yu kullanır.
COCO 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)Mevcut argümanlar hakkında daha fazla ayrıntı için Training page sayfasına göz at.
COCO 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.
COCO 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.
COCO veri seti nasıl yapılandırılmıştır ve onu nasıl kullanırım?#
COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:
- Train2017: Eğitim için 118.287 görüntü.
- Val2017: Eğitim sırasında doğrulama için 5.000 görüntü.
- Test2017: Eğitilmiş modelleri kıyaslamak için 20.288 test-dev görseli. Performans değerlendirmesi için sonuçların COCO evaluation server adresine gönderilmesi gerekir.
Veri setinin yolları, sınıfları ve veri seti ayrıntılarını tanımlayan YAML yapılandırma dosyasına coco.yaml adresinden ulaşılabilir.