跳至内容

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。

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:

  1. 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。
  2. Val2017:该子集包含 5K 幅图像,用于模型训练过程中的验证。
  3. 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

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.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=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

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:

数据集样本图像

  • 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



创建于 2023-11-12,更新于 2023-11-22
作者:glenn-jocher(3),Laughing-q(1)

评论