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COCO数据集

COCO(Common Objects in Context)数据集是一个大规模的目标检测、分割和图像描述数据集。它旨在鼓励对各种目标类别的研究,通常用于计算机视觉模型的基准测试。对于从事目标检测、分割和姿势估计任务的研究人员和开发人员来说,它是一个必不可少的数据集。



观看: Ultralytics COCO 数据集概述

COCO预训练模型

模型 尺寸
(像素)
mAPval
50-95
速度
CPU ONNX
(毫秒)
速度
T4 TensorRT10
(毫秒)
参数
(M)
FLOPs
(B)
YOLO11n 640 39.5 56.1 ± 0.8 1.5 ± 0.0 2.6 6.5
YOLO11s 640 47.0 90.0 ± 1.2 2.5 ± 0.0 9.4 21.5
YOLO11m 640 51.5 183.2 ± 2.0 4.7 ± 0.1 20.1 68.0
YOLO11l 640 53.4 238.6 ± 1.4 6.2 ± 0.1 25.3 86.9
YOLO11x 640 54.7 462.8 ± 6.7 11.3 ± 0.2 56.9 194.9

主要功能

  • COCO包含330K张图像,其中200K张图像具有用于对象检测、分割和图像描述任务的注释。
  • 该数据集包含80个对象类别,包括常见的对象,如汽车、自行车和动物,以及更具体的类别,如雨伞、手提包和运动器材。
  • 注释包括每个图像的对象边界框、分割掩码和描述。
  • COCO 提供了标准化的评估指标,例如用于目标检测的平均精度均值 (mAP) 和用于分割任务的平均召回率均值 (mAR),使其适用于比较模型性能。

数据集结构

COCO 数据集分为三个子集:

  1. Train2017:此子集包含 118K 张图像,用于训练目标检测、分割和图像描述模型。
  2. Val2017:此子集包含 5K 张图像,在模型训练期间用于验证。
  3. Test2017:此子集包含 20K 张图像,用于测试和评估已训练的模型。此子集的 Ground Truth 标注不公开提供,结果将提交到 COCO 评估服务器以进行性能评估。

应用

COCO 数据集广泛用于训练和评估对象检测(例如 Ultralytics YOLOFaster R-CNNSSD)、实例分割(例如 Mask R-CNN)和关键点检测(例如 OpenPose)中的深度学习模型。该数据集具有多样化的对象类别、大量带注释的图像和标准化的评估指标,使其成为计算机视觉研究人员和从业人员的重要资源。

数据集 YAML

YAML(Yet Another Markup Language)文件用于定义数据集配置。它包含有关数据集路径、类别和其他相关信息。对于 COCO 数据集, coco.yaml 文件保存在 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 to https://competitions.codalab.org/competitions/20794

# 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.downloads import download

  # Download labels
  segments = True  # segment or box labels
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  url = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/"
  urls = [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)

用法

要在 COCO 数据集上训练 YOLO11n 模型 100 个 epochs,图像大小为 640,可以使用以下代码片段。 有关可用参数的完整列表,请参阅模型训练页面。

训练示例

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Sample Images 和注释

COCO 数据集包含各种对象类别和复杂场景的各种图像。以下是数据集中图像的一些示例,以及它们对应的注释:

数据集样本图像

  • Mosaiced Image:此图像演示了一个由 mosaiced 数据集图像组成的训练批次。Mosaicing 是一种在训练期间使用的技术,它将多个图像组合成一个图像,以增加每个训练批次中对象和场景的多样性。这有助于提高模型泛化到不同对象大小、纵横比和上下文的能力。

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 Mosaicing 的好处。

引用和致谢

如果您在研究或开发工作中使用 COCO 数据集,请引用以下论文:

@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 联盟创建和维护这个有价值的计算机视觉社区资源。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

常见问题

什么是COCO数据集?为什么它对计算机视觉很重要?

COCO 数据集(Context 中的常见对象)是一个大规模数据集,用于目标检测、分割和图像描述。它包含 330K 张图像,其中包含 80 个对象类别的详细注释,这使其对于基准测试和训练计算机视觉模型至关重要。研究人员使用 COCO 是因为它具有不同的类别和标准化的评估指标,例如平均精度均值 Precision (mAP)。

如何使用COCO数据集训练 YOLO 模型?

要使用 COCO 数据集训练 YOLO11 模型,可以使用以下代码片段:

训练示例

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco.yaml model=yolo11n.pt 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数据集的主要功能是什么?

COCO数据集包括:

  • 330K 张图像,其中 200K 张已标注用于目标检测、分割和图像描述。
  • 80 个对象类别,范围从汽车和动物等常见物品到手提包和运动器材等特定物品。
  • 用于目标检测 (mAP) 和分割(平均召回率均值,mAR)的标准评估指标。
  • 训练批次中的 Mosaicing 技术,以增强模型在各种对象大小和上下文中的泛化能力。

在哪里可以找到在COCO数据集上训练的预训练 YOLO11 模型?

可以从文档中提供的链接下载 COCO 数据集上预训练的 YOLO11 模型。示例包括:

这些模型的大小、mAP 和推理速度各不相同,为不同的性能和资源需求提供了选择。

COCO数据集的结构如何?我该如何使用它?

COCO 数据集分为三个子集:

  1. Train2017:118K 张图像用于训练。
  2. Val2017:5K 张图像,用于训练期间的验证。
  3. Test2017:20K 张图像,用于评估已训练的模型。结果需要提交到 COCO 评估服务器进行性能评估。

数据集的 YAML 配置文件位于 coco.yaml,其中定义了路径、类别和数据集详细信息。



📅 创建于 1 年前 ✏️ 更新于 5 个月前

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