COCO128 数据集
简介
Ultralytics COCO128 是一个小型但功能多样的对象检测数据集，由 COCO train 2017 数据集的前 128 张图像组成。此数据集非常适合测试和调试对象检测模型，或用于试验新的检测方法。它包含 128 张图像，规模足够小，易于管理，但又足够多样化，可以测试训练管道中的错误，并在训练更大的数据集之前作为完整性检查。
观看： Ultralytics COCO 数据集概述
此数据集旨在与 Ultralytics HUB 和 YOLO11 一起使用。
数据集 YAML
YAML（Yet Another Markup Language）文件用于定义数据集配置。它包含有关数据集的路径、类和其他相关信息。在 COCO128 数据集的情况下， coco128.yaml 文件保存在 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/datasets/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── coco128 ← downloads here (7 MB)
# 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: coco128 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
# 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: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco128.zip
用法
要在 COCO128 数据集上训练 YOLO11n 模型 100 个 epochs，图像大小为 640，您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="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco128.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
Sample Images 和注释
以下是来自 COCO128 数据集的一些图像示例，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 COCO128 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拼接的好处。
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 Consortium 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
Ultralytics COCO128 数据集用于什么？
Ultralytics COCO128 数据集是一个紧凑的子集，包含 COCO train 2017 数据集中的前 128 张图像。它主要用于测试和调试 目标检测 模型、试验新的检测方法以及在扩展到更大的数据集之前验证训练管道。其可管理的大小使其非常适合快速迭代，同时仍提供足够的 diversity 以成为一个有意义的测试用例。
如何使用 COCO128 数据集训练 YOLO11 模型？
要在 COCO128 数据集上训练 YOLO11 模型，您可以使用 Python 或 CLI 命令。方法如下：
训练示例
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model
results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640)
yolo detect train data=coco128.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
有关更多训练选项和参数，请参阅训练文档。
将马赛克数据增强与 COCO128 结合使用有什么好处？
如 sample_images 中所示，Mosaic 数据增强将多个训练图像组合成一个合成图像。在 COCO128 上进行训练时，此技术具有以下优点：
- 增加了每个训练批次中对象和上下文的多样性
- 提高模型在不同对象大小和宽高比上的泛化能力
- 增强了各种尺度下物体的检测性能
- 通过创建更多样化的训练样本来最大化小型数据集的效用
这种技术对于像COCO128这样的小型数据集尤其有价值，有助于模型从有限的数据中学习更强大的特征。
COCO128 与其他 COCO 数据集变体相比如何？
COCO128（128 张图像）在大小方面介于 COCO8（8 张图像）和完整的 COCO 数据集（118K+ 张图像）之间：
- COCO8: 仅包含8张图像（4张训练，4张验证）- 非常适合快速测试和调试
- COCO128: 包含128张图像 - 在大小和多样性之间取得平衡
- 完整 COCO：包含 118K+ 训练图像 - 全面但资源密集
COCO128 提供了一个很好的中间地带，与 COCO8 相比，它提供了更多的多样性，同时比完整的 COCO 数据集更容易管理，便于实验和初始模型开发。
我可以使用 COCO128 执行目标检测以外的任务吗？
虽然 COCO128 主要设计用于对象检测，但数据集的注释可以适用于其他计算机视觉任务：
- 实例分割: 使用注释中提供的分割掩码
- 关键点检测：适用于包含带有关键点注释的人员的图像
- 迁移学习: 作为微调模型以执行自定义任务的起点
对于像分割这样的专门任务，请考虑使用专门构建的变体，如COCO8-seg，其中包含适当的注释。
