COCO 数据集
COCO(上下文中的常见物体)数据集是一个大规模物体检测、分割和字幕数据集。它旨在鼓励对各种物体类别进行研究,通常用于计算机视觉模型的基准测试。对于从事物体检测、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。
观看: Ultralytics COCO 数据集概览
COCO 预训练模型
模型 | 尺寸 (像素) |
mAPval 50-95 |
速度 CPUONNX (ms) |
速度 A100 TensorRT (毫秒) |
params (M) |
FLOPs (B) |
---|---|---|---|---|---|---|
YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
主要功能
- COCO 包含 330K 幅图像,其中 200K 幅图像带有用于物体检测、分割和字幕任务的注释。
- 该数据集包含 80 个物体类别,包括汽车、自行车和动物等常见物体,以及雨伞、手提包和运动器材等更具体的类别。
- 注释包括每幅图像的对象边界框、分割掩码和标题。
- COCO 提供了标准化的评估指标,如用于物体检测的平均精度(mAP)和用于分割任务的平均召回率(mAR),因此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:该子集包含 118K 幅图像,用于训练对象检测、分割和字幕模型。
- Val2017:该子集包含 5K 幅图像,用于模型训练过程中的验证。
- Test2017:该子集由 20K 幅图像组成,用于测试和基准测试训练有素的模型。该子集的地面实况注释不公开,其结果将提交给COCO 评估服务器进行性能评估。
应用
COCO 数据集广泛用于训练和评估对象检测(如YOLO 、Faster R-CNN 和 SSD)、实例分割(如 Mask R-CNN)和关键点检测(如 OpenPose)方面的深度学习模型。该数据集包含多种物体类别、大量注释图像和标准化评估指标,是计算机视觉研究人员和从业人员的重要资源。
数据集 YAML
YAML(另一种标记语言)文件用于定义数据集配置。它包含数据集的路径、类和其他相关信息。就 COCO 数据集而言,YAML 文件中的 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 YOLO 🚀, AGPL-3.0 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: ../datasets/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 ultralytics.utils.downloads import download
from pathlib import Path
# Download labels
segments = True # segment or box labels
dir = Path(yaml['path']) # dataset root dir
url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/'
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)
使用方法
要在图像大小为 640 的 COCO 数据集上对YOLOv8n 模型进行 100 次历时训练,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。
列车示例
图片和注释示例
COCO 数据集包含一组不同的图像,其中有各种物体类别和复杂场景。下面是数据集中的一些图像示例及其相应的注释:
- 镶嵌图像:该图像展示了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过程中使用的技术,可将多幅图像合并为单幅图像,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、长宽比和环境的泛化能力。
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镶嵌技术的好处。
引文和致谢
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}
}
我们衷心感谢 COCO 联盟为计算机视觉界创建并维护这一宝贵资源。有关 COCO 数据集及其创建者的更多信息,请访问COCO 数据集网站。