COCO Veri Kümesi

COCO (Bağlamdaki Ortak Nesneler) veri seti, büyük ölçekli bir nesne tespiti, segmentasyonu ve başlıklandırma veri setidir. Çok çeşitli nesne kategorileri üzerine araştırmayı teşvik etmek için tasarlanmıştır ve genellikle bilgisayarla görme modellerini karşılaştırmak için kullanılır. Nesne tespiti, segmentasyonu ve poz tahmini görevleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için temel bir veri setidir.

İzle: Ultralytics COCO Veri Setine Genel Bakış

COCO Önceden Eğitilmiş Modeller

Temel Özellikler

• COCO, nesne tespiti, segmentasyon ve altyazı görevleri için açıklamalara sahip 200 bin görselle birlikte 330 bin görsel içerir.
• Veri seti, 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.
• Açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutularını, segmentasyon maskelerini ve başlıkları içerir.
• COCO, nesne tespiti için ortalama Kesinlik (mAP) ve segmentasyon görevleri için ortalama Geri Çağırma (mAR) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri sağlayarak model performansını karşılaştırmak için uygun hale getirir.

Veri Seti Yapısı

COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:

1. Train2017: Bu alt küme, nesne tespiti, segmentasyon ve başlıklandırma modellerini eğitmek için 118 bin görüntü içerir.
2. Val2017: Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 5 bin görüntüye sahiptir.
3. Test2017: Bu alt küme, eğitilmiş modelleri test etmek ve kıyaslamak için kullanılan 20 bin resimden oluşur. Bu alt küme için temel doğruluk açıklamaları herkese açık değildir ve sonuçlar performans değerlendirmesi için COCO değerlendirme sunucusuna gönderilir.

Uygulamalar

COCO veri seti, nesne tespitinde (Ultralytics YOLO, Faster R-CNN ve SSD gibi), örnek segmentasyonunda (Mask R-CNN gibi) ve anahtar nokta tespitinde (OpenPose gibi) derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır. Veri setinin çeşitli nesne kategorileri, çok sayıda açıklanmış görüntü ve standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri, onu bilgisayarlı görü araştırmacıları ve uygulayıcıları için vazgeçilmez bir kaynak haline getirmektedir.

Veri Seti YAML

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

# 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 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 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)

Kullanım

640 görüntü boyutuyla COCO veri kümesinde bir YOLO11n modelini 100 epoch için eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsiniz. Mevcut argümanların kapsamlı bir listesi için model Eğitim sayfasına bakın.

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 seti, çeşitli nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çeşitli görüntülerden oluşur. İşte veri setinden bazı görüntü örnekleri ve bunlara karşılık gelen açıklamalar:

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

Bu örnek, COCO veri kümesindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaiklemenin kullanımının faydalarını sergilemektedir.

Alıntılar ve Teşekkürler

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

@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}
}

Bilgisayar görüşü topluluğu için bu değerli kaynağı oluşturdukları ve sürdürdükleri için COCO Konsorsiyumu'na teşekkür etmek isteriz. COCO veri seti ve yaratıcıları hakkında daha fazla bilgi için COCO veri seti web sitesini ziyaret edin.

SSS

COCO veri kümesi nedir ve bilgisayarla görme için neden önemlidir?

COCO veri kümesi (Bağlamdaki Ortak Nesneler), nesne algılama, segmentasyon ve başlık oluşturma için kullanılan büyük ölçekli bir veri kümesidir. 80 nesne kategorisi için ayrıntılı ek açıklamalar içeren 330 bin görüntü içerir ve bu da onu bilgisayarlı görü modellerini kıyaslamak ve eğitmek için vazgeçilmez kılar. Araştırmacılar, çeşitli kategorileri ve ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri nedeniyle COCO'yu kullanır.

COCO veri kümesini kullanarak bir YOLO modeli nasıl eğitebilirim?

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

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 ayrıntı için Eğitim sayfasına bakın.

COCO veri kümesinin temel özellikleri nelerdir?

COCO veri seti şunları içerir:

• 330 bin görüntü, 200 bini nesne tespiti, segmentasyon ve başlıklandırma için açıklanmıştır.
• Arabalar ve hayvanlar gibi yaygın öğelerden el çantaları ve spor ekipmanları gibi özel öğelere kadar 80 nesne kategorisi.
• Nesne algılama (mAP) ve segmentasyon (ortalama Geri Çağırma Oranı, mAR) için standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri.
• Modelin çeşitli nesne boyutları ve bağlamlarda genellemesini geliştirmek için eğitim kümelerinde Mozaikleme tekniği.

COCO veri kümesi üzerinde eğitilmiş, önceden eğitilmiş YOLO11 modellerini nerede bulabilirim?

COCO veri kümesi üzerindeki önceden eğitilmiş YOLO11 modelleri, dokümantasyonda sağlanan bağlantılardan indirilebilir. Örnekler şunları içerir:

• YOLO11n
• YOLO11s
• YOLO11m
• YOLO11l
• YOLO11x

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

COCO veri kümesi nasıl yapılandırılmıştır ve nasıl kullanırım?

COCO veri seti üç alt kümeye ayrılmıştır:

1. Train2017: Eğitim için 118 bin resim.
2. Val2017: Eğitim sırasında doğrulama için 5 bin resim.
3. Test2017: Eğitilmiş modelleri kıyaslamak için 20 bin resim. Performans değerlendirmesi için sonuçların COCO değerlendirme sunucusuna gönderilmesi gerekir.

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

📅 2 yıl önce oluşturuldu ✏️ 8 ay önce güncellendi

Yorumlar