Bộ dữ liệu COCO8-Seg#

8

coco8-seg

ultralytics

publicSegment

COCO8-Seg is Ultralytics' minimal instance-segmentation smoke-test set: four training and four validation images sampled from COCO 2017. Real polygons and the 80-class taxonomy enable rapid validation of mask loading, augmentation, training, and export.

280 classes837.5 KBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

Giới thiệu#

COCO8-Seg của Ultralytics là bộ dữ liệu phân đoạn đối tượng nhỏ gọn nhưng linh hoạt, gồm 8 ảnh đầu tiên của tập COCO train 2017, trong đó có 4 ảnh huấn luyện và 4 ảnh validation. Bộ dữ liệu này rất phù hợp để kiểm thử và gỡ lỗi các model phân đoạn hoặc thử nghiệm những phương pháp phân đoạn mới. Với 8 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 nhanh trước khi huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn hơn.

Cấu trúc dataset#

• Ảnh: Tổng cộng 8 ảnh (4 train / 4 val).
• Lớp: 80 danh mục COCO.
• Nhãn: Các đa giác ở định dạng YOLO được lưu trong labels/{train,val}, tương ứng với từng tệp ảnh.
• Dung lượng tải xuống: ~1 MB.

Khám phá COCO8-Seg trên Ultralytics Platform để duyệt từng ảnh cùng mask đa giác, xem phân bố lớp và heatmap nhãn trong tab Charts, cũng như sao chép bộ dữ liệu để huấn luyện model của riêng bạn trên cloud.

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. Với bộ dữ liệu COCO8-Seg, tệp coco8-seg.yaml được duy trì tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco8-seg.yaml.

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

# COCO8-seg dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco8-seg
# Example usage: yolo train data=coco8-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8-seg ← 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: coco8-seg # 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-seg.zip

Cách sử dụng#

Để huấn luyện model YOLO26n-seg trên bộ dữ liệu COCO8-Seg 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-seg.pt")  # tải model đã huấn luyện trước (được khuyến nghị khi huấn luyện)

# Huấn luyện model
results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Hình ảnh mẫu và annotation#

Dưới đây là một số ảnh trong bộ dữ liệu COCO8-Seg cùng với các nhãn 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.

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#