什么是 COCO 数据集？它对计算机视觉为何重要？

COCO 数据集（Common Objects in Context）是一个用于目标检测、分割和图像描述的大规模数据集。它包含 330K 张图像，详细标注了 80 个目标类别，是计算机视觉模型基准测试和训练的重要资源。研究人员使用 COCO 数据集，是因为它包含多样化的类别和标准化的评估指标，例如平均平均精确率（mAP）。

如何使用 COCO 数据集训练 YOLO 模型？

要使用 COCO 数据集训练 YOLO26 模型，可以使用以下代码片段：. 有关可用参数的更多详细信息，请参阅训练页面。

COCO 数据集有哪些主要特点？

COCO 数据集包含：; 330K 张图像，其中 200K 张带有目标检测、分割和图像描述标注。; 80 个目标类别，涵盖汽车和动物等常见物品，以及手提包和运动器材等特定物品。; 用于目标检测和分割的标准化评估指标（mAP 和平均召回率）。; 训练批次中使用马赛克技术，以增强模型对各种目标尺寸和上下文的泛化能力。

在哪里可以找到使用 COCO 数据集训练的预训练 YOLO26 模型？

你可以通过文档中提供的链接下载使用 COCO 数据集预训练的 YOLO26 模型。例如：; YOLO26n; YOLO26s; YOLO26m; YOLO26l; YOLO26x. 这些模型在大小、mAP 和推理速度方面各不相同，可满足不同的性能和资源需求。

COCO 数据集的结构是什么？如何使用它？

COCO 数据集分为三个子集：; Train2017：118,287 张用于训练的图像。; Val2017：5,000 张用于训练期间验证的图像。; Test2017：20,288 张 test-dev 图像，用于对训练好的模型进行基准测试。评估结果需提交至 COCO 评估服务器进行性能评估。. 数据集的 YAML 配置文件可在 coco.yaml 找到，其中定义了路径、类别和数据集详情。

CC BY 4.0

COCO 数据集#

Name: COCO 目标检测数据集
Creator: COCO Consortium
License: https://cocodataset.org/#termsofuse
Keywords: COCO 数据集, 目标检测, 分割, 基准测试, 计算机视觉, 姿态估计, YOLO 模型, COCO 标注

COCO 2017 is the canonical Common Objects in Context detection benchmark. Its complex everyday scenes contain dense bounding-box annotations across 80 classes, with varied object scale, occlusion, crowding, and contextual relationships for standardized model comparison.

180 classes11.6 GBSep 2, 2026

personbicyclecarmotorcycle+76

object-detectioncocococo2017+1

COCO（上下文中的常见物体）数据集是一个大规模目标检测、分割和图像描述数据集。该数据集旨在推动对多种物体类别的研究，常用于对计算机视觉模型进行基准测试。它是从事目标检测、分割和姿态估计任务的研究人员与开发者的重要数据集。

观看： Ultralytics COCO 数据集概览

COCO 预训练模型#

模型	尺寸 ^(像素)	mAP^{验证集 50-95}	mAP^{验证 50-95（端到端）}	速度 ^{CPU ONNX (毫秒)}	速度 ^{T4 TensorRT10 （ms）}	参数 ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	40.1	38.9 ± 0.7	1.7 ± 0.0	2.4	5.5
YOLO26s	640	48.6	47.8	87.2 ± 0.9	2.5 ± 0.0	9.5	20.9
YOLO26m	640	53.1	52.5	220.0 ± 1.4	4.7 ± 0.1	20.4	68.4
YOLO26l	640	55.0	54.4	286.2 ± 2.0	6.2 ± 0.2	24.8	86.8
YOLO26x	640	57.5	56.9	525.8 ± 4.0	11.8 ± 0.2	55.7	194.4

主要功能#

COCO 包含 330K 张图像，其中 200K 张带有目标检测、分割和图像描述任务的标注。
该数据集包含 80 个物体类别，既包括汽车、自行车和动物等常见物体，也包括雨伞、手提包和运动器材等更具体的类别。
标注包括每张图像中的物体边界框、分割掩码和图像描述。
COCO 为目标检测和分割提供标准化评估指标，例如平均精度均值 (mAP) 和平均召回率 (AR)，因此适合用于比较模型性能。

数据集结构#

COCO 数据集分为三个子集：

Train2017：118,287 张图像，用于训练目标检测、分割和图像描述模型。
Val2017：5,000 张图像，用于模型训练期间的验证。
Test2017：20,288 张 test-dev 图像，用于对训练好的模型进行基准测试。此子集的真实标注不会公开，评估结果需提交至 COCO 评估服务器进行性能评估。

应用场景#

COCO 数据集广泛用于训练和评估深度学习模型，这些模型用于目标检测（例如 Ultralytics YOLO、Faster R-CNN和 SSD）、实例分割（例如 Mask R-CNN）以及关键点检测（例如 OpenPose）。该数据集丰富多样的目标类别、大量经过标注的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不可或缺的资源。

从标注工具导出的 COCO JSON 标注遵循相同的结构。如需使用自己的 COCO 格式数据进行训练，请参阅将 COCO 标注转换为 YOLO。

数据集 YAML#

使用 YAML 文件定义数据集配置，其中包含数据集路径、类别和其他相关信息。COCO 数据集的 coco.yaml 文件由 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml 维护。

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 (20.3 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 (test2017.zip excluded: ground truth is withheld, only used for the eval-server test-dev split)
  urls = [
      "http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip",  # 19G, 118k images
      "http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip",  # 1G, 5k images
  ]
  download(urls, dir=dir / "images", threads=3)

用法#

COCO2017 训练集和验证集（20.3 GB）会在你首次开始训练时自动下载。要在 COCO 上训练 YOLO26n 模型 100 个轮次，并将图像尺寸设为 640，可以使用以下代码片段。如需查看可用参数的完整列表，请参阅模型训练页面。你也可以通过 Ultralytics Platform在云端运行 COCO 训练。

训练示例

from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO("yolo26n.pt")  # 加载预训练模型（推荐用于训练）

# 训练模型
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)

示例图像和标注#

COCO 数据集包含各种目标类别和复杂场景的多样化图像。以下是数据集中的一些图像示例及其对应的标注：

COCO 数据集马赛克训练批次及目标检测

马赛克图像：此图像展示了由数据集马赛克图像组成的训练批次。马赛克是一种训练时使用的技术，它将多张图像合并为一张图像，从而增加每个训练批次中目标和场景的多样性。这有助于提升模型对不同目标尺寸、长宽比和上下文的泛化能力。

此示例展现了 COCO 数据集中图像的多样性和复杂性，也展示了在训练过程中使用马赛克的好处。

引用与致谢#

如果你在研究或开发工作中使用 COCO 数据集，请引用以下论文：

引用格式

@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}
}

感谢 COCO Consortium 创建并维护这一对计算机视觉社区极有价值的资源。如需了解 COCO 数据集及其创建者的更多信息，请访问 COCO 数据集网站。

常见问题#

COCO 数据集（Common Objects in Context）是一个用于目标检测、分割和图像描述的大规模数据集。它包含 330K 张图像，详细标注了 80 个目标类别，是计算机视觉模型基准测试和训练的重要资源。研究人员使用 COCO 数据集，是因为它包含多样化的类别和标准化的评估指标，例如平均平均精确率（mAP）。
要使用 COCO 数据集训练 YOLO26 模型，可以使用以下代码片段：
训练示例
from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO("yolo26n.pt") # 加载预训练模型（推荐用于训练） # 训练模型 results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)
有关可用参数的更多详细信息，请参阅训练页面。
COCO 数据集包含：
- 330K 张图像，其中 200K 张带有目标检测、分割和图像描述标注。
- 80 个目标类别，涵盖汽车和动物等常见物品，以及手提包和运动器材等特定物品。
- 用于目标检测和分割的标准化评估指标（mAP 和平均召回率）。
- 训练批次中使用马赛克技术，以增强模型对各种目标尺寸和上下文的泛化能力。
你可以通过文档中提供的链接下载使用 COCO 数据集预训练的 YOLO26 模型。例如：
- YOLO26n
- YOLO26s
- YOLO26m
- YOLO26l
- YOLO26x
这些模型在大小、mAP 和推理速度方面各不相同，可满足不同的性能和资源需求。
COCO 数据集分为三个子集：
1. Train2017：118,287 张用于训练的图像。
2. Val2017：5,000 张用于训练期间验证的图像。
3. Test2017：20,288 张 test-dev 图像，用于对训练好的模型进行基准测试。评估结果需提交至 COCO 评估服务器进行性能评估。
数据集的 YAML 配置文件可在 coco.yaml 找到，其中定义了路径、类别和数据集详情。

贡献者

GLglenn-jocher¹⁹ RAraimbekovm⁵ RIRizwanMunawar³ PDpderrenger¹ JKjk4e¹ AMambitious-octopus¹ MAMatthewNoyce¹

创建时间 2023年11月12日更新时间上周

Get Started