Tập dữ liệu COCO8

Giới thiệu

Ultralytics COCO8 là một bộ dữ liệu phát hiện đối tượng nhỏ nhưng linh hoạt bao gồm 8 hình ảnh đầu tiên của bộ tàu COCO 2017, 4 hình ảnh để đào tạo và 4 hình ảnh để xác nhận. Tập dữ liệu này lý tưởng để kiểm tra và gỡ lỗi các mô hình phát hiện đối tượng hoặc để thử nghiệm các phương pháp phát hiện mới. Với 8 hình ảnh, nó đủ nhỏ để dễ dàng quản lý, nhưng đủ đa dạng để kiểm tra các đường ống đào tạo để tìm lỗi và hoạt động như một kiểm tra tỉnh táo trước khi đào tạo các bộ dữ liệu lớn hơn.

Xem: Ultralytics Tổng quan về tập dữ liệu COCO

Tập dữ liệu này được thiết kế để sử dụng với Ultralytics HUB và YOLOv8.

Tập dữ liệu YAML

Tệp YAML (Yet Another Markup Language) được sử dụng để xác định cấu hình tập dữ liệu. Nó chứa thông tin về đường dẫn, lớp và thông tin liên quan khác của tập dữ liệu. Trong trường hợp tập dữ liệu COCO8, coco8.yaml Tệp được duy trì tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8  ← downloads here (1 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: ../datasets/coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 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/coco8.zip

Sử dụng

Để đào tạo một YOLOv8n mô hình trên tập dữ liệu COCO8 cho 100 kỷ nguyên với kích thước hình ảnh là 640, bạn có thể sử dụng các đoạn mã sau. Để biết danh sách đầy đủ các đối số có sẵn, hãy tham khảo trang Đào tạo mẫu.

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="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Hình ảnh mẫu và chú thích

Dưới đây là một số ví dụ về hình ảnh từ tập dữ liệu COCO8, cùng với các chú thích tương ứng của chúng:

• Hình ảnh khảm: Hình ảnh này thể hiện một lô đào tạo bao gồm các hình ảnh tập dữ liệu được khảm. Khảm là một kỹ thuật được sử dụng trong quá trình đào tạo kết hợp nhiều hình ảnh thành một hình ảnh duy nhất để tăng sự đa dạng của các đối tượng và cảnh trong mỗi đợt đào tạo. Điều này giúp cải thiện khả năng khái quát hóa mô hình cho các kích thước đối tượng, tỷ lệ khung hình và ngữ cảnh khác nhau.

Ví dụ này cho thấy sự đa dạng và phức tạp của hình ảnh trong bộ dữ liệu COCO8 và lợi ích của việc sử dụng khảm trong quá trình đào tạo.

Trích dẫn và xác 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 ghi nhận COCO Consortium đã tạo ra và duy trì nguồn tài nguyên quý giá này cho cộng đồng thị giác máy tính. Để biết thêm thông tin về bộ dữ liệu COCO và người tạo ra nó, hãy truy cập trang web tập dữ liệu COCO.

FAQ

Cái gì Ultralytics Bộ dữ liệu COCO8 được sử dụng để làm gì?

Các Ultralytics Bộ dữ liệu COCO8 là một bộ dữ liệu phát hiện đối tượng nhỏ gọn nhưng linh hoạt bao gồm 8 hình ảnh đầu tiên từ bộ COCO train 2017, với 4 hình ảnh để đào tạo và 4 hình ảnh để xác nhận. Nó được thiết kế để kiểm tra và gỡ lỗi các mô hình phát hiện đối tượng và thử nghiệm các phương pháp phát hiện mới. Mặc dù có kích thước nhỏ, COCO8 cung cấp đủ sự đa dạng để hoạt động như một kiểm tra sự tỉnh táo cho các đường ống đào tạo của bạn trước khi triển khai các bộ dữ liệu lớn hơn. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bộ dữ liệu COCO8.

Làm cách nào để đào tạo một YOLOv8 mô hình sử dụng tập dữ liệu COCO8?

Để đào tạo một YOLOv8 mô hình sử dụng tập dữ liệu COCO8, bạn có thể sử dụng một trong hai Python hoặc CLI Lệnh. Đây là cách bạn có thể bắt đầu:

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="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Để biết danh sách đầy đủ các đối số có sẵn, hãy tham khảo trang Đào tạo mẫu.

Tại sao tôi nên sử dụng Ultralytics HUB để quản lý khóa đào tạo COCO8 của tôi?

Ultralytics HUB là một công cụ web tất cả trong một được thiết kế để đơn giản hóa việc đào tạo và triển khai YOLO Các mô hình, bao gồm Ultralytics YOLOv8 mô hình trên bộ dữ liệu COCO8. Nó cung cấp đào tạo đám mây, theo dõi thời gian thực và quản lý tập dữ liệu liền mạch. HUB cho phép bạn bắt đầu đào tạo chỉ với một cú nhấp chuột và tránh sự phức tạp của các thiết lập thủ công. Tìm hiểu thêm về Ultralytics HUB và lợi ích của nó.

Lợi ích của việc sử dụng tăng cường khảm trong đào tạo với bộ dữ liệu COCO8 là gì?

Tăng cường khảm, được thể hiện trong bộ dữ liệu COCO8, kết hợp nhiều hình ảnh thành một hình ảnh duy nhất trong quá trình đào tạo. Kỹ thuật này làm tăng sự đa dạng của các đối tượng và cảnh trong mỗi đợt đào tạo, cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình trên các kích thước đối tượng, tỷ lệ khung hình và bối cảnh khác nhau. Điều này dẫn đến một mô hình phát hiện đối tượng mạnh mẽ hơn. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo hướng dẫn đào tạo.

Làm cách nào để xác thực YOLOv8 mô hình được đào tạo trên bộ dữ liệu COCO8?

Xác thực của bạn YOLOv8 Mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu COCO8 có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các lệnh xác thực của mô hình. Bạn có thể gọi chế độ xác thực thông qua CLI hoặc Python kịch bản để đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các số liệu chính xác. Để biết hướng dẫn chi tiết, hãy truy cập trang Xác thực .

Ý kiến