Link to this sectionCOCO 数据集#

COCO (Common Objects in Context) 数据集是一个大规模的对象检测、分割和图像标注数据集。它旨在鼓励对各种对象类别的研究，并常用于对计算机视觉模型进行基准测试。对于从事对象检测、分割和姿态估计任务的研究人员和开发人员来说，这是一个必不可少的数据集。

Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview

Link to this sectionCOCO 预训练模型#

模型	尺寸 ^(像素)	mAP^val 50-95	mAP^{val 50-95(e2e)}	速度 ^{CPU ONNX (ms)}	速度 ^{T4 TensorRT10 (ms)}	参数量 ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	193.9

Link to this section主要特性#

COCO 包含 33 万张图像，其中 20 万张图像带有用于对象检测、分割和标注任务的标注信息。
该数据集包含 80 个对象类别，包括汽车、自行车和动物等常见对象，以及雨伞、手提包和运动器材等更具体的类别。
标注信息包括每张图像的对象边界框、分割掩码和说明文字。
COCO 提供了标准化的评估指标，例如用于对象检测的 mean Average Precision (mAP)，以及用于分割任务的 mean Average Recall (mAR)，使其适用于模型性能比较。

Link to this section数据集结构#

COCO 数据集被分为三个子集：

Train2017：该子集包含 11.8 万张图像，用于训练对象检测、分割和标注模型。
Val2017：该子集拥有 5000 张图像，用于模型训练期间的验证。
Test2017: 该子集包含 20K 张用于测试和基准测试已训练模型的图像。该子集的真值标注（Ground truth annotations）并未公开，你需要将结果提交至 COCO evaluation server 进行性能评估。

Link to this section应用#

COCO 数据集广泛用于训练和评估深度学习模型，包括目标检测（如 Ultralytics YOLO、Faster R-CNN 和 SSD）、实例分割（如 Mask R-CNN）以及关键点检测（如 OpenPose）。该数据集多样化的目标类别、大量的标注图像以及标准化的评估指标，使其成为计算机视觉研究人员和从业者的重要资源。

Link to this section数据集 YAML#

YAML (Yet Another Markup Language) 文件用于定义数据集配置。它包含了有关数据集路径、类和其他相关信息。对于 COCO 数据集，coco.yaml 文件托管在 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml。

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 (20.1 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
  urls = [
      "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip",  # 19G, 118k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip",  # 1G, 5k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip",  # 7G, 41k images (optional)
  ]
  download(urls, dir=dir / "images", threads=3)

Link to this section用法#

若要在 COCO 数据集上训练 YOLO26n 模型 100 个 epoch，且图像大小为 640，你可以使用以下代码片段。有关可用参数的完整列表，请参阅模型 Training 页面。

训练示例

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)

Link to this section样本图像和标注#

COCO 数据集包含多种对象类别和复杂场景的多样化图像。以下是来自该数据集的图像示例及其相应的标注：

COCO 数据集马赛克训练批次与对象检测

马赛克图像：此图像展示了一个由马赛克数据集图像组成的训练批次。马赛克是一种在训练期间使用的技术，它将多张图像合并为单张图像，以增加每个训练批次中物体和场景的多样性。这有助于提高模型对不同物体尺寸、宽高比和上下文的泛化能力。

该示例展示了 COCO 数据集中图像的多样性和复杂性，以及在训练过程中使用马赛克（mosaicing）技术的好处。

Link to this section引用与致谢#

如果你在研究或开发工作中使用了 COCO 数据集，请引用以下论文：

引用

@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}
}

我们要感谢 COCO 联盟为计算机视觉社区创建并维护了这一宝贵资源。有关 COCO 数据集及其创建者的更多信息，请访问 COCO 数据集网站。

Link to this section常见问题解答#

Link to this section什么是 COCO 数据集，为什么它对计算机视觉很重要？#

COCO 数据集 (Common Objects in Context) 是一个用于对象检测、分割和标注的大规模数据集。它包含 33 万张带有 80 个对象类别详细标注的图像，使其成为对计算机视觉模型进行基准测试和训练的重要资源。研究人员使用 COCO 是因为它具有多样化的类别和诸如 mean Average Precision (mAP) 等标准化的评估指标。

Link to this section我该如何使用 COCO 数据集训练 YOLO 模型？#

若要使用 COCO 数据集训练 YOLO26 模型，你可以使用以下代码片段：

训练示例

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)

有关可用参数的更多详细信息，请参阅 Training 页面。