COCO 数据集#
COCO (Common Objects in Context) 数据集是一个大规模的对象检测、分割和图像描述数据集。它旨在鼓励对各种对象类别开展研究，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者来说，它是一个必不可少的数据集。
Watch: Ultralytics COCO Dataset Overview
COCO 预训练模型#
| 模型 | 尺寸 (像素) | mAPval 50-95 | mAPval 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 |
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平均准确率 (mAP) 以及用于分割任务的平均召回率 (mAR)，这使其非常适合用于比较模型的性能。
数据集结构#
COCO 数据集被分为三个子集：
- Train2017: 118,287 张图像，用于训练目标检测、分割和字幕生成模型。
- Val2017: 5,000 张图像，用于模型训练期间的验证。
- Test2017：20,288 张用于对训练好的模型进行基准测试的 test-dev 图像。该子集的真实标注不对公众开放，评测结果需提交至 COCO evaluation server 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 YOLO、Faster R-CNN 和 SSD）、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。该数据集丰富多样的对象类别、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。
从标注工具导出的 COCO JSON 格式注释遵循相同的结构。要使用你自己的 COCO 格式数据进行训练，请参阅 Convert COCO Annotations to YOLO。
数据集 YAML#
YAML 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 文件维护在 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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 训练和验证数据（20.3 GB）会在你首次开始训练时自动下载。要在图像大小为 640 的情况下在 COCO 上训练 YOLO26n 模型 100 个轮次，你可以使用以下代码片段。有关可用参数的完整列表，请参考模型训练页面。你还可以在云端使用 Ultralytics Platform 运行 COCO 训练。
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)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：
- 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。
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：
@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 Consortium 为计算机视觉社区创建和维护这一宝贵资源。有关 COCO 数据集及其创建者的更多信息，请访问 COCO dataset website。
常见问题解答#
COCO dataset (Common Objects in Context) 是一个用于对象检测、分割和图像描述的大规模数据集。它包含 330K 张图像以及针对 80 个对象类别的详细标注，这使其成为对计算机视觉模型进行基准测试和训练的核心要素。研究人员使用 COCO 是因为它具有多样的类别以及诸如平均准确率 (mAP) 等标准化的评估指标。
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)请参考训练页面了解有关可用参数的更多详情。
COCO 数据集包括：
- 33 万张图像，其中 20 万张已标注用于对象检测、分割和标注。
- 80 个对象类别，涵盖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。
- 针对对象检测 (mAP) 和分割 (mean Average Recall, mAR) 的标准化评估指标。
- 马赛克 (Mosaicing) 技术用于训练批次，以增强模型在各种对象大小和上下文中的泛化能力。
COCO 数据集被分为三个子集：
- Train2017: 118,287 张图像，用于训练。
- Val2017: 5,000 张图像，用于训练期间的验证。
- Test2017：20,288 张用于对训练好的模型进行基准测试的 test-dev 图像。结果需要提交至 COCO evaluation server 进行性能评估。
数据集的 YAML 配置文件可在 coco.yaml 获取，其中定义了路径、类别和数据集详细信息。