─░├žeri─če ge├ž

COCO Veri Seti

COCO (Common Objects in Context) veri k├╝mesi b├╝y├╝k ├Âl├žekli bir nesne alg─▒lama, segmentasyon ve altyaz─▒ olu┼čturma veri k├╝mesidir. ├çok ├že┼čitli nesne kategorileri ├╝zerine ara┼čt─▒rmalar─▒ te┼čvik etmek i├žin tasarlanm─▒┼čt─▒r ve bilgisayarla g├Ârme modellerini k─▒yaslamak i├žin yayg─▒n olarak kullan─▒l─▒r. Nesne alg─▒lama, segmentasyon ve poz tahmini g├Ârevleri ├╝zerinde ├žal─▒┼čan ara┼čt─▒rmac─▒lar ve geli┼čtiriciler i├žin ├Ânemli bir veri k├╝mesidir.



─░zle: Ultralytics COCO Veri Setine Genel Bak─▒┼č

COCO ├ľnceden E─čitilmi┼č Modeller

Model boyut
(piksel)
mAPval
50-95
H─▒z
CPU ONNX
(ms)
H─▒z
A100 TensorRT
(ms)
params
(M)
FLOP'lar
(B)
YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7
YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6
YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9
YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2
YOLOv8x 640 53.9 479.1 3.53 68.2 257.8

Temel ├ľzellikler

  • COCO, nesne alg─▒lama, segmentasyon ve altyaz─▒ g├Ârevleri i├žin ek a├ž─▒klamalara sahip 200K g├Âr├╝nt├╝ ile 330K g├Âr├╝nt├╝ i├žerir.
  • Veri k├╝mesi, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi yayg─▒n nesnelerin yan─▒ s─▒ra ┼čemsiyeler, el ├žantalar─▒ ve spor malzemeleri gibi daha spesifik kategoriler de dahil olmak ├╝zere 80 nesne kategorisinden olu┼čmaktad─▒r.
  • Ek a├ž─▒klamalar, her g├Âr├╝nt├╝ i├žin nesne s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutular─▒, segmentasyon maskeleri ve ba┼čl─▒klar─▒ i├žerir.
  • COCO, nesne alg─▒lama i├žin Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) ve segmentasyon g├Ârevleri i├žin Ortalama Ortalama Geri ├ça─č─▒rma (mAR) gibi standartla┼čt─▒r─▒lm─▒┼č de─čerlendirme metrikleri sa─člayarak model performans─▒n─▒ kar┼č─▒la┼čt─▒rmak i├žin uygun hale getirir.

Veri K├╝mesi Yap─▒s─▒

COCO veri seti ├╝├ž alt k├╝meye ayr─▒lm─▒┼čt─▒r:

  1. Train2017: Bu alt k├╝me, nesne alg─▒lama, segmentasyon ve altyaz─▒ modellerini e─čitmek i├žin 118 bin g├Âr├╝nt├╝ i├žerir.
  2. Val2017: Bu alt k├╝mede model e─čitimi s─▒ras─▒nda do─črulama amac─▒yla kullan─▒lan 5K g├Âr├╝nt├╝ bulunmaktad─▒r.
  3. Test2017: Bu alt k├╝me, e─čitilen modellerin test edilmesi ve k─▒yaslanmas─▒ i├žin kullan─▒lan 20 bin g├Âr├╝nt├╝den olu┼čmaktad─▒r. Bu alt k├╝me i├žin temel ger├žek a├ž─▒klamalar─▒ kamuya a├ž─▒k de─čildir ve sonu├žlar performans de─čerlendirmesi i├žin COCO de─čerlendirme sunucusuna g├Ânderilir.

Uygulamalar

COCO veri seti, nesne alg─▒lama ( YOLO, Faster R-CNN ve SSD gibi), ├Ârnek segmentasyonu (Mask R-CNN gibi) ve anahtar nokta alg─▒lama (OpenPose gibi) alanlar─▒nda derin ├Â─črenme modellerini e─čitmek ve de─čerlendirmek i├žin yayg─▒n olarak kullan─▒lmaktad─▒r. Veri setinin ├že┼čitli nesne kategorileri, ├žok say─▒da a├ž─▒klamal─▒ g├Âr├╝nt├╝ ve standartla┼čt─▒r─▒lm─▒┼č de─čerlendirme metrikleri, onu bilgisayarla g├Ârme ara┼čt─▒rmac─▒lar─▒ ve uygulay─▒c─▒lar─▒ i├žin ├Ânemli bir kaynak haline getirmektedir.

Veri K├╝mesi YAML

Veri k├╝mesi yap─▒land─▒rmas─▒n─▒ tan─▒mlamak i├žin bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyas─▒ kullan─▒l─▒r. Veri k├╝mesinin yollar─▒, s─▒n─▒flar─▒ ve di─čer ilgili bilgiler hakk─▒nda bilgi i├žerir. COCO veri k├╝mesi s├Âz konusu oldu─čunda coco.yaml dosyas─▒ ┼ču adreste tutulur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml

# Ultralytics YOLO ­čÜÇ, AGPL-3.0 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
# ÔöťÔöÇÔöÇ ultralytics
# ÔööÔöÇÔöÇ datasets
#     ÔööÔöÇÔöÇ coco  ÔćÉ 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: ../datasets/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 ultralytics.utils.downloads import download
  from pathlib import Path

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/'
  urls = [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)

Kullan─▒m

COCO veri k├╝mesinde 640 g├Âr├╝nt├╝ boyutuyla 100 epok i├žin bir YOLOv8n modelini e─čitmek i├žin a┼ča─č─▒daki kod par├žac─▒klar─▒n─▒ kullanabilirsiniz. Kullan─▒labilir ba─č─▒ms─▒z de─či┼čkenlerin kapsaml─▒ bir listesi i├žin Model E─čitimi sayfas─▒na bak─▒n.

Tren ├ľrne─či

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.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=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

├ľrnek G├Âr├╝nt├╝ler ve A├ž─▒klamalar

COCO veri k├╝mesi, ├že┼čitli nesne kategorileri ve karma┼č─▒k sahneler i├žeren ├žok ├že┼čitli g├Âr├╝nt├╝ler i├žermektedir. A┼ča─č─▒da, ilgili a├ž─▒klamalar─▒yla birlikte veri k├╝mesinden baz─▒ g├Âr├╝nt├╝ ├Ârnekleri yer almaktad─▒r:

Veri k├╝mesi ├Ârnek g├Âr├╝nt├╝s├╝

  • Mozaiklenmi┼č G├Âr├╝nt├╝: Bu g├Âr├╝nt├╝, mozaiklenmi┼č veri k├╝mesi g├Âr├╝nt├╝lerinden olu┼čan bir e─čitim grubunu g├Âstermektedir. Mozaikleme, e─čitim s─▒ras─▒nda kullan─▒lan ve her bir e─čitim grubundaki nesne ve sahne ├že┼čitlili─čini art─▒rmak i├žin birden fazla g├Âr├╝nt├╝y├╝ tek bir g├Âr├╝nt├╝de birle┼čtiren bir tekniktir. Bu, modelin farkl─▒ nesne boyutlar─▒na, en boy oranlar─▒na ve ba─člamlara genelleme yetene─čini geli┼čtirmeye yard─▒mc─▒ olur.

Bu ├Ârnek, COCO veri setindeki g├Âr├╝nt├╝lerin ├že┼čitlili─čini ve karma┼č─▒kl─▒─č─▒n─▒ ve e─čitim s├╝recinde mozaikleme kullanman─▒n faydalar─▒n─▒ g├Âstermektedir.

At─▒flar ve Te┼čekk├╝r

Ara┼čt─▒rma veya geli┼čtirme ├žal─▒┼čmalar─▒n─▒zda COCO veri setini kullan─▒yorsan─▒z, l├╝tfen a┼ča─č─▒daki makaleye at─▒fta 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}
}

Bilgisayarla g├Ârme toplulu─ču i├žin bu de─čerli kayna─č─▒ yaratan ve s├╝rd├╝ren COCO Konsorsiyumu'na te┼čekk├╝r ederiz. COCO veri seti ve yarat─▒c─▒lar─▒ hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin COCO veri seti web sitesini ziyaret edin.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (6), RizwanMunawar (2), Laughing-q (1)

Yorumlar