Bộ dữ liệu COCO#

123,272

COCO 2017

ultralytics

publicDetect

COCO 2017 object detection benchmark with 123,272 unique train and validation images and 886,147 bounding boxes across 80 classes. Includes official train2017 and val2017 splits; exact and canonical duplicate source images are normalized to one retained image. Licensed CC BY 4.0.

80 classes11.6 GBAug 22, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocococo2017+1

Dataset COCO (Common Objects in Context) là một tập dữ liệu lớn dùng cho phát hiện đối tượng, phân đoạn và chú thích. Nó được thiết kế nhằm thúc đẩy nghiên cứu trên nhiều danh mục đối tượng khác nhau và thường được sử dụng để đánh giá chuẩn (benchmark) các model computer vision. Đây là một dataset thiết yếu dành cho các nhà nghiên cứu và developer làm việc trên các tác vụ phát hiện đối tượng, phân đoạn và ước lượng pose.

Các mô hình COCO đã được huấn luyện sẵn#

Tính năng chính#

• COCO chứa 330K hình ảnh, trong đó 200K hình ảnh có kèm chú thích cho các tác vụ phát hiện đối tượng, phân đoạn và chú thích ảnh.
• Bộ dữ liệu bao gồm 80 danh mục đối tượng, từ các vật thể phổ biến như ô tô, xe đạp và động vật, đến các danh mục cụ thể hơn như ô, túi xách và thiết bị thể thao.
• Các chú thích bao gồm khung bao (bounding box) của đối tượng, mặt nạ phân đoạn (segmentation mask) và chú thích cho từng hình ảnh.
• COCO cung cấp các metric đánh giá tiêu chuẩn như mean Average Precision (mAP) cho các tác vụ phát hiện đối tượng và mean Average Recall (mAR) cho các tác vụ phân đoạn, giúp nó phù hợp để so sánh hiệu năng của model.

Cấu trúc tập dữ liệu#

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

1. Train2017: 118,287 hình ảnh dùng để huấn luyện các model phát hiện đối tượng, phân đoạn và chú thích.
2. Val2017: 5,000 hình ảnh được sử dụng để kiểm chứng trong quá trình huấn luyện model.
3. Test2017: 20.288 ảnh test-dev được sử dụng để đánh giá chuẩn các model đã train. Ground truth annotation cho tập con này không được cung cấp công khai, và kết quả được gửi lên COCO evaluation server để đánh giá hiệu năng.

Ứng dụng#

Dataset COCO được sử dụng rộng rãi để train và đánh giá các model deep learning trong việc phát hiện đối tượng (như Ultralytics YOLO, Faster R-CNN và SSD), phân đoạn thực thể instance segmentation (như Mask R-CNN) và phát hiện keypoint (như OpenPose). Các danh mục đối tượng đa dạng, số lượng lớn ảnh được gán nhãn và các metric đánh giá chuẩn của dataset này biến nó thành một tài nguyên thiết yếu cho các nhà nghiên cứu và thực hành computer vision.

Các annotation được xuất từ các công cụ gán nhãn theo định dạng COCO JSON sẽ tuân theo cấu trúc này. Để huấn luyện trên dữ liệu định dạng COCO của riêng bạn, hãy xem Convert COCO Annotations to YOLO.

YAML tập dữ liệu#

Một file YAML được sử dụng để định nghĩa cấu hình dataset. Nó chứa thông tin về đường dẫn, các class và các thông tin liên quan khác của dataset. Đối với dataset COCO, file coco.yaml được duy trì tại 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 (20.3 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)

Cách sử dụng#

Dữ liệu train và validation của COCO2017 (20.3 GB) sẽ tự động tải xuống lần đầu tiên bạn bắt đầu train. Để train một model YOLO26n trên COCO trong 100 epochs với kích thước ảnh là 640, bạn có thể sử dụng các đoạn code sau. Để có danh sách toàn diện các đối số khả dụng, hãy tham khảo trang Training của model. Bạn cũng có thể chạy quá trình train COCO trên đám mây với Ultralytics Platform.

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)

Hình ảnh mẫu và chú thích#

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

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

Ví dụ này minh họa sự đa dạng và phức tạp của các hình ảnh trong bộ dữ liệu COCO cũng như lợi ích của việc sử dụng kỹ thuật mosaic trong quá trình huấn luyện.

Trích dẫn và Ghi nhận#

Nếu bạn sử dụng bộ 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 gửi lời cảm ơn đến COCO Consortium vì đã tạo ra và duy trì tài nguyên quý giá này cho cộng đồng computer vision. Để biết thêm thông tin về dataset COCO và những người sáng lập, hãy truy cập COCO dataset website.

Câu hỏi thường gặp#