Bộ dữ liệu COCO128#

128

COCO128

ultralytics

publicDetect

COCO128 is an Ultralytics compact detection subset built from the first 128 COCO 2017 training images. Real bounding boxes span the 80-class taxonomy and include empty scenes, enabling fast checks of data loading, augmentation, training, validation, and export.

280 classes9.9 MBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocotesting+1

Giới thiệu#

Ultralytics COCO128 là một bộ dữ liệu phát hiện đối tượng nhỏ nhưng linh hoạt, gồm 128 hình ảnh đầu tiên của tập COCO train 2017. Bộ dữ liệu này lý tưởng để kiểm thử và gỡ lỗi các model phát hiện đối tượng hoặc thử nghiệm các phương pháp phát hiện mới. Với 128 hình ảnh, bộ dữ liệu đủ nhỏ để dễ quản lý nhưng cũng đủ đa dạng để kiểm tra lỗi trong pipeline huấn luyện và làm bước kiểm tra tính hợp lý trước khi huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn hơn.

Bộ dữ liệu này được thiết kế để sử dụng với Ultralytics Platform và YOLO26.

Cấu trúc dataset#

COCO128 chứa 128 hình ảnh đầu tiên trong tập COCO train 2017, được gắn nhãn bằng 80 tên lớp COCO (trong đó có 71 lớp xuất hiện trong các hình ảnh này) theo định dạng nhãn YOLO. Cùng 128 hình ảnh này được dùng cho cả tập huấn luyện và tập validation, giúp bộ dữ liệu gọn nhẹ để kiểm tra tính hợp lý nhanh chóng:

coco128/
├── images/
│   └── train2017/   # 128 images (used for both train and val)
└── labels/
    └── train2017/

YAML của dataset#

Tệp YAML được dùng để xác định cấu hình bộ dữ liệu. Tệp này chứa thông tin về đường dẫn, lớp và các thông tin liên quan khác của bộ dữ liệu. Đối với bộ dữ liệu COCO128, tệp coco128.yaml được lưu tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/datasets/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco128
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco128 ← downloads here (7 MB)

# 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: coco128 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)

# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco128.zip

Cách sử dụng#

Bộ dữ liệu COCO128 (7 MB) sẽ tự động tải xuống khi bạn bắt đầu huấn luyện lần đầu. Để huấn luyện model YOLO26n trên COCO128 trong 100 epoch với kích thước ảnh 640, bạn có thể dùng các đoạn mã sau. Để xem danh sách đầy đủ các tham số hiện có, hãy tham khảo trang Huấn luyện model.

from ultralytics import YOLO

# Tải model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # tải model đã huấn luyện trước (được khuyến nghị khi huấn luyện)

# Huấn luyện model
results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Hình ảnh mẫu và annotation#

Dưới đây là một số hình ảnh ví dụ từ bộ dữ liệu COCO128 cùng với các annotation tương ứng:

• Ảnh ghép Mosaic: Hình ảnh này minh họa một batch huấn luyện được tạo từ các ảnh mosaic của bộ dữ liệu. Mosaic là 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 đối tượng và bối cảnh trong mỗi batch huấn luyện. Kỹ thuật này giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa của model đối với các kích thước đối tượng, tỷ lệ khung hình và ngữ cảnh khác nhau.

Ví dụ minh họa sự đa dạng và phức tạp của hình ảnh trong bộ dữ liệu COCO128, cũng như lợi ích của việc ghép mosaic trong quá trình huấn luyện.

Trích dẫn và lời cảm ơn#

Nếu sử dụng bộ dữ liệu COCO trong nghiên cứu hoặc phát triển, 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 cảm ơn COCO Consortium đã tạo và duy trì 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 bộ dữ liệu, hãy truy cập trang web bộ dữ liệu COCO.

Câu hỏi thường gặp#