Tập dữ liệu Objects365
Tập dữ liệu Objects365 là một tập dữ liệu quy mô lớn, chất lượng cao được thiết kế nhằm thúc đẩy nghiên cứu về phát hiện đối tượng với trọng tâm là các đối tượng đa dạng trong môi trường thực tế. Được tạo bởi một nhóm các nhà nghiên cứu tại Megvii, tập dữ liệu cung cấp nhiều hình ảnh độ phân giải cao với bộ dữ liệu gán nhãn bbox toàn diện bao gồm 365 danh mục đối tượng.
Watch: How to Train Ultralytics YOLO26 on the Objects365 Dataset with Ultralytics | 2M Annotations 🚀
Các tính năng chính
- Objects365 chứa 365 danh mục đối tượng, với 2 triệu hình ảnh và hơn 30 triệu bbox.
- Tập dữ liệu bao gồm các đối tượng đa dạng trong nhiều kịch bản khác nhau, cung cấp một tiêu chuẩn đánh giá phong phú và đầy thử thách cho các tác vụ phát hiện đối tượng.
- Các chú thích bao gồm bbox cho đối tượng, giúp tập dữ liệu phù hợp để huấn luyện và đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng.
- Các mô hình tiền huấn luyện trên Objects365 vượt trội hơn đáng kể so với các mô hình tiền huấn luyện trên ImageNet, dẫn đến khả năng tổng quát hóa tốt hơn cho các tác vụ khác nhau.
Cấu trúc tập dữ liệu
Tập dữ liệu Objects365 được tổ chức thành một tập hợp hình ảnh duy nhất cùng với các chú thích tương ứng:
- Hình ảnh: Tập dữ liệu bao gồm 2 triệu hình ảnh độ phân giải cao, mỗi hình ảnh chứa nhiều loại đối tượng trên 365 danh mục.
- Chú thích: Các hình ảnh được gán nhãn với hơn 30 triệu bbox, cung cấp thông tin ground truth toàn diện cho các tác vụ object detection.
Ứng dụng
Tập dữ liệu Objects365 được sử dụng rộng rãi để huấn luyện và đánh giá các mô hình deep learning trong các tác vụ phát hiện đối tượng. Bộ danh mục đối tượng đa dạng và các chú thích chất lượng cao của tập dữ liệu làm cho nó trở thành một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực computer vision.
Dataset YAML
Một tệp YAML (Yet Another Markup Language) được sử dụng để định nghĩa cấu hình tập dữ liệu. Tệp này chứa thông tin về đường dẫn tập dữ liệu, các lớp và thông tin liên quan khác. Đối với Tập dữ liệu Objects365, tệp Objects365.yaml được lưu trữ tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/Objects365.yaml.
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# Objects365 dataset https://www.objects365.org/ by Megvii
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/objects365/
# Example usage: yolo train data=Objects365.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── Objects365 ← downloads here (712 GB = 367G data + 345G zips)
# 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: Objects365 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1742289 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 80000 images
test: # test images (optional)
# Classes
names:
0: Person
1: Sneakers
2: Chair
3: Other Shoes
4: Hat
5: Car
6: Lamp
7: Glasses
8: Bottle
9: Desk
10: Cup
11: Street Lights
12: Cabinet/shelf
13: Handbag/Satchel
14: Bracelet
15: Plate
16: Picture/Frame
17: Helmet
18: Book
19: Gloves
20: Storage box
21: Boat
22: Leather Shoes
23: Flower
24: Bench
25: Potted Plant
26: Bowl/Basin
27: Flag
28: Pillow
29: Boots
30: Vase
31: Microphone
32: Necklace
33: Ring
34: SUV
35: Wine Glass
36: Belt
37: Monitor/TV
38: Backpack
39: Umbrella
40: Traffic Light
41: Speaker
42: Watch
43: Tie
44: Trash bin Can
45: Slippers
46: Bicycle
47: Stool
48: Barrel/bucket
49: Van
50: Couch
51: Sandals
52: Basket
53: Drum
54: Pen/Pencil
55: Bus
56: Wild Bird
57: High Heels
58: Motorcycle
59: Guitar
60: Carpet
61: Cell Phone
62: Bread
63: Camera
64: Canned
65: Truck
66: Traffic cone
67: Cymbal
68: Lifesaver
69: Towel
70: Stuffed Toy
71: Candle
72: Sailboat
73: Laptop
74: Awning
75: Bed
76: Faucet
77: Tent
78: Horse
79: Mirror
80: Power outlet
81: Sink
82: Apple
83: Air Conditioner
84: Knife
85: Hockey Stick
86: Paddle
87: Pickup Truck
88: Fork
89: Traffic Sign
90: Balloon
91: Tripod
92: Dog
93: Spoon
94: Clock
95: Pot
96: Cow
97: Cake
98: Dining Table
99: Sheep
100: Hanger
101: Blackboard/Whiteboard
102: Napkin
103: Other Fish
104: Orange/Tangerine
105: Toiletry
106: Keyboard
107: Tomato
108: Lantern
109: Machinery Vehicle
110: Fan
111: Green Vegetables
112: Banana
113: Baseball Glove
114: Airplane
115: Mouse
116: Train
117: Pumpkin
118: Soccer
119: Skiboard
120: Luggage
121: Nightstand
122: Tea pot
123: Telephone
124: Trolley
125: Head Phone
126: Sports Car
127: Stop Sign
128: Dessert
129: Scooter
130: Stroller
131: Crane
132: Remote
133: Refrigerator
134: Oven
135: Lemon
136: Duck
137: Baseball Bat
138: Surveillance Camera
139: Cat
140: Jug
141: Broccoli
142: Piano
143: Pizza
144: Elephant
145: Skateboard
146: Surfboard
147: Gun
148: Skating and Skiing shoes
149: Gas stove
150: Donut
151: Bow Tie
152: Carrot
153: Toilet
154: Kite
155: Strawberry
156: Other Balls
157: Shovel
158: Pepper
159: Computer Box
160: Toilet Paper
161: Cleaning Products
162: Chopsticks
163: Microwave
164: Pigeon
165: Baseball
166: Cutting/chopping Board
167: Coffee Table
168: Side Table
169: Scissors
170: Marker
171: Pie
172: Ladder
173: Snowboard
174: Cookies
175: Radiator
176: Fire Hydrant
177: Basketball
178: Zebra
179: Grape
180: Giraffe
181: Potato
182: Sausage
183: Tricycle
184: Violin
185: Egg
186: Fire Extinguisher
187: Candy
188: Fire Truck
189: Billiards
190: Converter
191: Bathtub
192: Wheelchair
193: Golf Club
194: Briefcase
195: Cucumber
196: Cigar/Cigarette
197: Paint Brush
198: Pear
199: Heavy Truck
200: Hamburger
201: Extractor
202: Extension Cord
203: Tong
204: Tennis Racket
205: Folder
206: American Football
207: earphone
208: Mask
209: Kettle
210: Tennis
211: Ship
212: Swing
213: Coffee Machine
214: Slide
215: Carriage
216: Onion
217: Green beans
218: Projector
219: Frisbee
220: Washing Machine/Drying Machine
221: Chicken
222: Printer
223: Watermelon
224: Saxophone
225: Tissue
226: Toothbrush
227: Ice cream
228: Hot-air balloon
229: Cello
230: French Fries
231: Scale
232: Trophy
233: Cabbage
234: Hot dog
235: Blender
236: Peach
237: Rice
238: Wallet/Purse
239: Volleyball
240: Deer
241: Goose
242: Tape
243: Tablet
244: Cosmetics
245: Trumpet
246: Pineapple
247: Golf Ball
248: Ambulance
249: Parking meter
250: Mango
251: Key
252: Hurdle
253: Fishing Rod
254: Medal
255: Flute
256: Brush
257: Penguin
258: Megaphone
259: Corn
260: Lettuce
261: Garlic
262: Swan
263: Helicopter
264: Green Onion
265: Sandwich
266: Nuts
267: Speed Limit Sign
268: Induction Cooker
269: Broom
270: Trombone
271: Plum
272: Rickshaw
273: Goldfish
274: Kiwi fruit
275: Router/modem
276: Poker Card
277: Toaster
278: Shrimp
279: Sushi
280: Cheese
281: Notepaper
282: Cherry
283: Pliers
284: CD
285: Pasta
286: Hammer
287: Cue
288: Avocado
289: Hami melon
290: Flask
291: Mushroom
292: Screwdriver
293: Soap
294: Recorder
295: Bear
296: Eggplant
297: Board Eraser
298: Coconut
299: Tape Measure/Ruler
300: Pig
301: Showerhead
302: Globe
303: Chips
304: Steak
305: Crosswalk Sign
306: Stapler
307: Camel
308: Formula 1
309: Pomegranate
310: Dishwasher
311: Crab
312: Hoverboard
313: Meatball
314: Rice Cooker
315: Tuba
316: Calculator
317: Papaya
318: Antelope
319: Parrot
320: Seal
321: Butterfly
322: Dumbbell
323: Donkey
324: Lion
325: Urinal
326: Dolphin
327: Electric Drill
328: Hair Dryer
329: Egg tart
330: Jellyfish
331: Treadmill
332: Lighter
333: Grapefruit
334: Game board
335: Mop
336: Radish
337: Baozi
338: Target
339: French
340: Spring Rolls
341: Monkey
342: Rabbit
343: Pencil Case
344: Yak
345: Red Cabbage
346: Binoculars
347: Asparagus
348: Barbell
349: Scallop
350: Noddles
351: Comb
352: Dumpling
353: Oyster
354: Table Tennis paddle
355: Cosmetics Brush/Eyeliner Pencil
356: Chainsaw
357: Eraser
358: Lobster
359: Durian
360: Okra
361: Lipstick
362: Cosmetics Mirror
363: Curling
364: Table Tennis
# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from pathlib import Path
import numpy as np
from ultralytics.utils import TQDM
from ultralytics.utils.checks import check_requirements
from ultralytics.utils.downloads import download
from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywhn
check_requirements("faster-coco-eval")
from faster_coco_eval import COCO
# Train, Val Splits
dir = Path(yaml["path"])
for split, patches in [("train", 50 + 1), ("val", 43 + 1)]:
print(f"Processing {split} in {patches} patches ...")
images, labels = dir / "images" / split, dir / "labels" / split
images.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
labels.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Download
url = f"https://dorc.ks3-cn-beijing.ksyun.com/data-set/2020Objects365%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/{split}/"
if split == "train":
download([f"{url}zhiyuan_objv2_{split}.tar.gz"], dir=dir) # annotations json
download([f"{url}patch{i}.tar.gz" for i in range(patches)], dir=images, threads=17) # 51 patches / 17 threads = 3
elif split == "val":
download([f"{url}zhiyuan_objv2_{split}.json"], dir=dir) # annotations json
download([f"{url}images/v1/patch{i}.tar.gz" for i in range(15 + 1)], dir=images, threads=16)
download([f"{url}images/v2/patch{i}.tar.gz" for i in range(16, patches)], dir=images, threads=16)
# Move
files = list(images.rglob("*.jpg"))
with ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as executor:
list(TQDM(executor.map(lambda f: f.rename(images / f.name), files), total=len(files), desc=f"Moving {split} images"))
# Labels
coco = COCO(dir / f"zhiyuan_objv2_{split}.json")
names = [x["name"] for x in coco.loadCats(coco.getCatIds())]
for cid, cat in enumerate(names):
catIds = coco.getCatIds(catNms=[cat])
imgIds = coco.getImgIds(catIds=catIds)
def process_annotation(im):
"""Process and write annotations for a single image."""
try:
width, height = im["width"], im["height"]
path = Path(im["file_name"])
with open(labels / path.with_suffix(".txt").name, "a", encoding="utf-8") as file:
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=im["id"], catIds=catIds, iscrowd=None)
for a in coco.loadAnns(annIds):
x, y, w, h = a["bbox"] # bounding box in xywh (xy top-left corner)
xyxy = np.array([x, y, x + w, y + h])[None] # pixels(1,4)
x, y, w, h = xyxy2xywhn(xyxy, w=width, h=height, clip=True)[0] # normalized and clipped
file.write(f"{cid} {x:.5f} {y:.5f} {w:.5f} {h:.5f}\n")
except Exception as e:
print(e)
images_list = coco.loadImgs(imgIds)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as executor:
list(TQDM(executor.map(process_annotation, images_list), total=len(images_list), desc=f"Class {cid + 1}/{len(names)} {cat}"))Cách sử dụng
Để huấn luyện mô hình YOLO26n trên tập dữ liệu Objects365 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 tham số khả dụng, hãy tham khảo trang Training của mô hình.
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="Objects365.yaml", epochs=100, imgsz=640)Dữ liệu mẫu và Chú thích
Tập dữ liệu Objects365 chứa một bộ sưu tập đa dạng các hình ảnh độ phân giải cao với các đối tượng từ 365 danh mục, cung cấp bối cảnh phong phú cho các tác vụ object detection. Dưới đây là một số ví dụ về hình ảnh trong tập dữ liệu:
- Objects365: Hình ảnh này minh họa một ví dụ về phát hiện đối tượng, trong đó các đối tượng được chú thích bằng bbox. Tập dữ liệu cung cấp một phạm vi hình ảnh rộng lớn để hỗ trợ phát triển các mô hình cho tác vụ này.
Ví dụ này thể hiện sự đa dạng và phức tạp của dữ liệu trong tập dữ liệu Objects365 và làm nổi bật tầm quan trọng của việc phát hiện đối tượng chính xác đối với các ứng dụng thị giác máy tính.
Trích dẫn và Ghi nhận
Nếu bạn sử dụng tập dữ liệu Objects365 trong công trình nghiên cứu hoặc phát triển của mình, vui lòng trích dẫn bài báo sau:
@inproceedings{shao2019objects365,
title={Objects365: A Large-scale, High-quality Dataset for Object Detection},
author={Shao, Shuai and Li, Zeming and Zhang, Tianyuan and Peng, Chao and Yu, Gang and Li, Jing and Zhang, Xiangyu and Sun, Jian},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
pages={8425--8434},
year={2019}
}Chúng tôi xin ghi nhận nhóm các nhà nghiên cứu đã tạo ra và duy trì tập dữ liệu Objects365 như một tài nguyên quý giá cho cộng đồng nghiên cứu thị giác máy tính. Để biết thêm thông tin về tập dữ liệu Objects365 và những người tạo ra nó, hãy truy cập trang web tập dữ liệu Objects365.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Tập dữ liệu Objects365 được sử dụng để làm gì?
Tập dữ liệu Objects365 được thiết kế cho các tác vụ phát hiện đối tượng trong machine learning và thị giác máy tính. Nó cung cấp một tập dữ liệu quy mô lớn, chất lượng cao với 2 triệu hình ảnh được gán nhãn và 30 triệu bbox trên 365 danh mục. Việc tận dụng một tập dữ liệu đa dạng như vậy giúp cải thiện hiệu suất và khả năng tổng quát hóa của các mô hình phát hiện đối tượng, làm cho nó trở nên vô giá đối với nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này.
Làm thế nào để tôi có thể huấn luyện mô hình YOLO26 trên tập dữ liệu Objects365?
Để huấn luyện mô hình YOLO26n sử dụng tập dữ liệu Objects365 trong 100 epochs với kích thước hình ảnh là 640, hãy làm theo các hướng dẫn sau:
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="Objects365.yaml", epochs=100, imgsz=640)Tham khảo trang Training để biết danh sách đầy đủ các tham số khả dụng.
Tại sao tôi nên sử dụng tập dữ liệu Objects365 cho các dự án phát hiện đối tượng của mình?
Tập dữ liệu Objects365 mang lại một số ưu điểm cho các tác vụ phát hiện đối tượng:
- Đa dạng: Bao gồm 2 triệu hình ảnh với các đối tượng trong nhiều kịch bản đa dạng, bao phủ 365 danh mục.
- Chú thích chất lượng cao: Hơn 30 triệu bbox cung cấp dữ liệu ground truth toàn diện.
- Hiệu suất: Các mô hình tiền huấn luyện trên Objects365 vượt trội hơn đáng kể so với các mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu như ImageNet, dẫn đến khả năng tổng quát hóa tốt hơn.
Tôi có thể tìm tệp cấu hình YAML cho tập dữ liệu Objects365 ở đâu?
Tệp cấu hình YAML cho tập dữ liệu Objects365 có sẵn tại Objects365.yaml. Tệp này chứa các thông tin thiết yếu như đường dẫn tập dữ liệu và nhãn lớp, rất quan trọng để thiết lập môi trường huấn luyện của bạn.
Cấu trúc của tập dữ liệu Objects365 nâng cao việc mô hình hóa phát hiện đối tượng như thế nào?
Tập dữ liệu Objects365 được tổ chức với 2 triệu hình ảnh độ phân giải cao và các chú thích toàn diện với hơn 30 triệu bbox. Cấu trúc này đảm bảo một tập dữ liệu mạnh mẽ để huấn luyện các mô hình deep learning trong phát hiện đối tượng, cung cấp nhiều loại đối tượng và kịch bản khác nhau. Sự đa dạng và khối lượng dữ liệu như vậy giúp phát triển các mô hình chính xác hơn và có khả năng tổng quát hóa tốt cho các ứng dụng thực tế. Để biết thêm chi tiết về cấu trúc tập dữ liệu, hãy tham khảo phần Dataset YAML.