Chuyển đến nội dung

Bộ dữ liệu COCO

Bộ dữ liệu COCO (Common Objects in Context) là một bộ dữ liệu chú thích, phân đoạn và phát hiện đối tượng quy mô lớn. Nó được thiết kế để khuyến khích nghiên cứu về nhiều loại đối tượng khác nhau và thường được sử dụng để đánh giá các mô hình thị giác máy tính. Đây là một bộ dữ liệu thiết yếu cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển làm việc trên các tác vụ phát hiện đối tượng, phân đoạn và ước tính tư thế.



Xem: Tổng quan về bộ dữ liệu Ultralytics COCO

Các mô hình COCO được huấn luyện trước

Mô hình Kích thước
(pixels)		 mAPval
50-95		 Tốc độ
CPU ONNX
(ms)		 Tốc độ
T4 TensorRT10
(ms)		 Tham số
(M)		 FLOPs
(B)
YOLO11n 640 39.5 56.1 ± 0.8 1.5 ± 0.0 2.6 6.5
YOLO11s 640 47.0 90.0 ± 1.2 2.5 ± 0.0 9.4 21.5
YOLO11m 640 51.5 183.2 ± 2.0 4.7 ± 0.1 20.1 68.0
YOLO11l 640 53.4 238.6 ± 1.4 6.2 ± 0.1 25.3 86.9
YOLO11x 640 54.7 462.8 ± 6.7 11.3 ± 0.2 56.9 194.9

Các tính năng chính

  • COCO chứa 330 nghìn ảnh, trong đó 200 nghìn ảnh có chú thích cho các tác vụ phát hiện đối tượng, phân đoạn và tạo chú thích.
  • Bộ dữ liệu bao gồm 80 loại đối tượng, bao gồm các đối tượng phổ biến như ô tô, xe đạp và động vật, cũng như các danh mục cụ thể hơn như ô, túi xách và thiết bị thể thao.
  • Các chú thích bao gồm hộp giới hạn đối tượng, mặt nạ phân đoạn và chú thích cho mỗi hình ảnh.
  • COCO cung cấp các số liệu đánh giá tiêu chuẩn như độ chính xác trung bình (mAP) để phát hiện đối tượng và thu hồi trung bình (mAR) cho các tác vụ phân đoạn, làm cho nó phù hợp để so sánh hiệu suất mô hình.

Cấu trúc bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu COCO được chia thành ba tập hợp con:

  1. Train2017: Tập hợp con này chứa 118 nghìn hình ảnh để huấn luyện các mô hình phát hiện đối tượng, phân đoạn và chú thích.
  2. Val2017: Tập hợp con này có 5 nghìn hình ảnh được sử dụng cho mục đích xác thực trong quá trình huấn luyện mô hình.
  3. Test2017: Tập hợp con này bao gồm 20 nghìn hình ảnh được sử dụng để kiểm tra và đánh giá các mô hình đã huấn luyện. Chú thích ground truth cho tập hợp con này không được cung cấp công khai và kết quả được gửi đến máy chủ đánh giá COCO để đánh giá hiệu suất.

Các ứng dụng

Bộ dữ liệu COCO được sử dụng rộng rãi để huấn luyện và đánh giá các mô hình học sâu trong phát hiện đối tượng (như Ultralytics YOLO, Faster R-CNN và SSD), phân vùng thể hiện (như Mask R-CNN) và phát hiện điểm đặc trưng (như OpenPose). Tập hợp đa dạng các danh mục đối tượng, số lượng lớn hình ảnh được chú thích và các chỉ số đánh giá tiêu chuẩn của bộ dữ liệu này biến nó thành một nguồn tài nguyên thiết yếu cho các nhà nghiên cứu và người thực hành trong lĩnh vực thị giác máy tính.

YAML bộ dữ liệu

Tệp YAML (Yet Another Markup Language) được sử dụng để xác định cấu hình tập dữ liệu. Nó chứa thông tin về đường dẫn, các lớp và các thông tin liên quan khác của tập dữ liệu. Trong trường hợp của tập dữ liệu COCO, coco.yaml tệp được duy trì tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml.

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.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  url = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/"
  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)

Cách sử dụng

Để huấn luyện mô hình YOLO11n trên tập dữ liệu COCO trong 100 epochs với kích thước hình ảnh là 640, bạn có thể sử dụng các đoạn mã sau. Để có danh sách đầy đủ các đối số có sẵn, hãy tham khảo trang Huấn luyện mô hình.

Ví dụ huấn luyện

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

Ảnh và Chú thích mẫu

Bộ dữ liệu COCO chứa một tập hợp đa dạng các hình ảnh với nhiều danh mục đối tượng và cảnh phức tạp. Dưới đây là một số ví dụ về hình ảnh từ bộ dữ liệu, cùng với các chú thích tương ứng của chúng:

Ảnh mẫu bộ dữ liệu

  • Hình ảnh Mosaiced: Hình ảnh này minh họa một lô huấn luyện bao gồm các hình ảnh bộ dữ liệu được mosaiced. Mosaicing là một kỹ thuật được sử dụng trong quá trình huấn luyện, kết hợp nhiều hình ảnh thành một hình ảnh duy nhất để tăng sự đa dạng của các đối tượng và cảnh trong mỗi lô huấn luyện. Điều này giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình đối với các kích thước, tỷ lệ khung hình và ngữ cảnh khác nhau của đối tượng.

Ví dụ này thể hiện sự đa dạng và phức tạp của hình ảnh trong bộ dữ liệu COCO và những lợi ích của việc sử dụng mosaicing trong quá trình huấn luyện.

Trích dẫn và Lời cảm ơn

Nếu bạn sử dụng tập dữ liệu COCO trong công việc nghiên cứu hoặc phát triển của mình, vui lòng trích dẫn bài báo sau:

@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}
}

Chúng tôi xin ghi nhận công lao của COCO Consortium vì đã tạo và duy trì nguồn tài nguyên giá trị này cho cộng đồng thị giác máy tính. Để biết thêm thông tin về bộ dữ liệu COCO và những người tạo ra nó, hãy truy cập trang web bộ dữ liệu COCO.

Câu hỏi thường gặp

Bộ dữ liệu COCO là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với thị giác máy tính?

Bộ dữ liệu COCO (Common Objects in Context) là một bộ dữ liệu quy mô lớn được sử dụng cho phát hiện đối tượng, phân đoạn và tạo chú thích. Nó chứa 330 nghìn hình ảnh với các chú thích chi tiết cho 80 loại đối tượng, làm cho nó trở nên cần thiết cho việc đánh giá và đào tạo các mô hình thị giác máy tính. Các nhà nghiên cứu sử dụng COCO vì các danh mục đa dạng và các số liệu đánh giá tiêu chuẩn như độ chính xác trung bình Precision (mAP).

Làm cách nào để huấn luyện mô hình YOLO bằng bộ dữ liệu COCO?

Để đào tạo mô hình YOLO11 bằng bộ dữ liệu COCO, bạn có thể sử dụng các đoạn mã sau:

Ví dụ huấn luyện

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

Tham khảo trang Đào tạo để biết thêm chi tiết về các đối số có sẵn.

Các tính năng chính của bộ dữ liệu COCO là gì?

Bộ dữ liệu COCO bao gồm:

  • 330 nghìn hình ảnh, với 200 nghìn hình ảnh được chú thích để phát hiện đối tượng, phân đoạn và tạo chú thích.
  • 80 loại đối tượng, từ các vật phẩm thông thường như ô tô và động vật đến các vật phẩm cụ thể như túi xách và dụng cụ thể thao.
  • Các chỉ số đánh giá tiêu chuẩn cho phát hiện đối tượng (mAP) và phân đoạn (mean Average Recall, mAR).
  • Kỹ thuật Mosaicing trong các lô huấn luyện để tăng cường khả năng khái quát hóa mô hình trên các kích thước và ngữ cảnh đối tượng khác nhau.

Tôi có thể tìm các mô hình YOLO11 được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu COCO ở đâu?

Các mô hình YOLO11 được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu COCO có thể được tải xuống từ các liên kết được cung cấp trong tài liệu. Ví dụ bao gồm:

Các mô hình này khác nhau về kích thước, mAP và tốc độ suy luận, cung cấp các tùy chọn cho các yêu cầu khác nhau về hiệu suất và tài nguyên.

Bộ dữ liệu COCO được cấu trúc như thế nào và làm cách nào để sử dụng nó?

Bộ dữ liệu COCO được chia thành ba tập hợp con:

  1. Train2017: 118 nghìn ảnh để huấn luyện.
  2. Val2017: 5 nghìn ảnh để xác thực trong quá trình huấn luyện.
  3. Test2017: 20 nghìn ảnh để đánh giá các mô hình đã huấn luyện. Kết quả cần được gửi đến máy chủ đánh giá COCO để đánh giá hiệu suất.

Tệp cấu hình YAML của bộ dữ liệu có tại coco.yaml, nơi định nghĩa các đường dẫn, lớp và chi tiết bộ dữ liệu.



📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Cập nhật 5 tháng trước
glenn-jocher RizwanMunawar jk4e ambitious-octopus UltralyticsAssistant MatthewNoyce Laughing-q

Bình luận