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 İçinde Yaygın Nesneler) veri kümesi; nesne algılama, segmentasyon ve görsel açıklama görevleri için büyük ölçekli bir veri kümesidir. Çok çeşitli nesne kategorileri üzerine araştırmaları teşvik etmek amacıyla tasarlanmıştır ve bilgisayarlı görü modellerinin karşılaştırmalı değerlendirmesinde yaygın olarak kullanılır. Nesne algılama, segmentasyon ve poz tahmini görevleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için temel bir veri kümesidir.

COCO Önceden Eğitilmiş Modeller#

Temel Özellikler#

• COCO, 330 bin görüntü içerir; bunların 200 bininde nesne algılama, segmentasyon ve görsel açıklama görevlerine yönelik açıklamalar bulunur.
• Veri kümesi; araba, bisiklet ve hayvan gibi yaygın nesnelerin yanı sıra şemsiye, el çantası ve spor ekipmanı gibi daha özgül kategoriler de dahil olmak üzere 80 nesne kategorisinden oluşur.
• Açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutularını, segmentasyon maskelerini ve görsel açıklamaları içerir.
• COCO, nesne algılama ve segmentasyon için Ortalama Kesinlik (mAP) ve Ortalama Duyarlılık (AR) gibi standartlaştırılmış değerlendirme ölçütleri sunarak model performanslarını karşılaştırmaya elverişli hale gelir.

Veri Kümesi Yapısı#

COCO veri kümesi üç alt kümeye ayrılır:

1. Train2017: Nesne algılama, segmentasyon ve altyazı 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 kümeye ait temel doğruluk açıklamaları herkese açık değildir ve performans değerlendirmesi için sonuçlar COCO değerlendirme sunucusuna gönderilir.

Uygulamalar#

COCO veri kümesi; nesne algılama (Ultralytics YOLO, Faster R-CNN ve SSD gibi), derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek, örnek segmentasyonu (Mask R-CNN gibi) ve anahtar nokta algılama (OpenPose gibi) için yaygın olarak kullanılır. Veri kümesindeki farklı nesne kategorileri, açıklama eklenmiş çok sayıda görüntü ve standartlaştırılmış değerlendirme ölçütleri, veri kümesini bilgisayarlı görü araştırmacıları ve uygulayıcıları için vazgeçilmez bir kaynak hâline getirir.

Etiketleme araçlarından COCO JSON biçiminde dışa aktarılan açıklamalar da aynı yapıyı izler. Kendi COCO biçimli verilerinle eğitim yapmak için COCO Açıklamalarını YOLO'ya Dönüştürme sayfasına bak.

Veri Kümesi YAML Dosyası#

Veri kümesi yapılandırmasını tanımlamak için bir YAML dosyası kullanılır. Bu dosya, veri kümesinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgiler hakkında bilgi içerir. COCO veri kümesinde coco.yaml dosyası https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml konumunda 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 başlattığında otomatik olarak indirilir. COCO üzerinde 640 görüntü boyutuyla 100 epoch boyunca bir YOLO26n modelini eğitmek için aşağıdaki kod örneklerini kullanabilirsin. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı listesi için modelin Eğitim sayfasına bak. COCO eğitimini Ultralytics Platform ile bulutta da çalıştırabilirsin.

from ultralytics import YOLO

# Bir model yükle
model = YOLO("yolo26n.pt")  # Önceden eğitilmiş bir model yükle (eğitim için önerilir)

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

Örnek Görüntüler ve Ek Açıklamalar#

COCO veri kümesi, çeşitli nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren farklı görüntülerden oluşur. Aşağıda veri kümesindeki görüntülerden bazı örnekler ve bunlara karşılık gelen açıklamalar yer alıyor:

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

Bu örnek, COCO veri kümesindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaikleme kullanmanın 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 sürdürdükleri için COCO Konsorsiyumuna teşekkür ederiz. COCO veri kümesi ve oluşturucuları hakkında daha fazla bilgi için COCO veri kümesi web sitesini ziyaret et.

Sık Sorulan Sorular#