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:
- 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。
- Val2017:此子集包含 5K 张图像,在模型训练期间用于验证。
- 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 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:
- 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:
- Train2017:118K 张图像用于训练。
- Val2017:5K 张图像,用于训练期间的验证。
- 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。