Baixe o conjunto de dados COCO 2017: um guia para entusiastas da visão computacional
Se você estiver interessado em visão computacional, talvez já tenha ouvido falar do conjunto de dados COCO. COCO significa Common Objects in Context e é um dos conjuntos de dados mais populares e abrangentes para detecção, segmentação e legendagem de objetos. Neste artigo, vamos nos concentrar no conjunto de dados COCO 2017, que é a versão mais recente do conjunto de dados. Explicaremos o que é, por que você deve baixá-lo, como baixá-lo e como usá-lo em seus próprios projetos.
O que é o conjunto de dados COCO 2017?
O conjunto de dados COCO 2017 é um conjunto de dados de grande escala que contém imagens, anotações e metadados para várias tarefas de visão computacional. Foi criado por uma colaboração de pesquisadores da Microsoft, Facebook, Google e outras instituições. É uma extensão do conjunto de dados COCO original lançado em 2014.
download coco 2017 dataset
Visão geral do conjunto de dados COCO 2017
O conjunto de dados COCO 2017 consiste em três divisões: treinamento, validação e teste. A divisão train contém 118.287 imagens com anotações, a divisão de validação contém 5.000 imagens com anotações e a divisão de teste contém 40.670 imagens sem anotações. As imagens são coletadas do Flickr e abrangem diversas cenas e objetos. As anotações são fornecidas no formato JSON e incluem informações como caixas delimitadoras, máscaras de segmentação, pontos-chave, legendas e categorias.
Recursos do conjunto de dados COCO 2017
O conjunto de dados COCO 2017 possui vários recursos que o tornam adequado para várias tarefas de visão computacional. Algumas dessas características são:
Possui 80 categorias de objetos comuns no dia a dia, como pessoa, carro, cachorro, etc.
Ele tem mais de 1,5 milhão de instâncias de objetos rotuladas com caixas delimitadoras e máscaras de segmentação.
Possui mais de 250.000 pessoas marcadas com pontos-chave para estimativa de pose.
Possui mais de 120.000 imagens que são rotuladas com legendas para legendas de imagens.
Possui uma tarefa de segmentação panóptica que combina segmentação de instância e segmentação semântica em uma única tarefa.
Aplicativos de conjunto de dados COCO 2017
O conjunto de dados COCO 2017 pode ser usado para vários aplicativos de visão computacional que requerem compreensão de objetos e cenas em imagens. Algumas dessas aplicações são:
Detecção de objetos: A tarefa de localizar e identificar objetos em uma imagem.
Segmentação de instância: A tarefa de segmentar cada instância de objeto em uma imagem.
Segmentação semântica: A tarefa de atribuir um rótulo de classe a cada pixel em uma imagem.
Estimativa de pose: A tarefa de estimar a pose de uma pessoa ou animal em uma imagem.
Legendagem de imagem: A tarefa de gerar uma descrição em linguagem natural de uma imagem.
Segmentação panóptica: A tarefa de segmentar todos os pixels em uma imagem em classes de coisas (fundo) ou coisas (primeiro plano).
Por que baixar o conjunto de dados COCO 2017?
O download do conjunto de dados COCO 2017 pode ser benéfico por vários motivos. Algumas dessas razões são:
Benefícios do uso do conjunto de dados COCO 2017
Ele pode ajudá-lo a aprender e praticar várias habilidades e técnicas de visão computacional.
Ele pode fornecer um conjunto grande e diversificado de imagens e anotações para seus próprios projetos.
Ele pode permitir que você compare seus resultados com os métodos e benchmarks de última geração.
Ele pode inspirá-lo a explorar novos e desafiadores problemas e soluções de visão computacional.
Desafios do uso do conjunto de dados COCO 2017
Pode ser difícil baixar e armazenar o conjunto de dados devido ao seu grande tamanho e formato.
Pode ser um desafio processar e analisar o conjunto de dados devido à sua complexidade e variedade.
Pode ser difícil usar o conjunto de dados para tarefas ou domínios específicos devido à sua generalidade e diversidade.
Pode ser difícil treinar e avaliar modelos no conjunto de dados devido à sua alta qualidade e dificuldade.
Como baixar o conjunto de dados COCO 2017?
Existem várias maneiras de baixar o conjunto de dados COCO 2017, dependendo de sua preferência e conveniência.Algumas dessas maneiras são:
Baixar do Kaggle
Kaggle é uma plataforma que hospeda vários conjuntos de dados, competições e cursos para ciência de dados e aprendizado de máquina. Você pode baixar o conjunto de dados COCO 2017 do Kaggle seguindo estas etapas:
Crie uma conta no Kaggle ou faça login se você já tiver uma.
Vou ao em Kagle.
Selecione os arquivos que deseja baixar, como train2017.zip, val2017.zip, test2017.zip, annotations_trainval2017.zip, etc.
Clique no botão de download e salve os arquivos no local desejado.
Faça o download dos conjuntos de dados do TensorFlow
TensorFlow Datasets é uma biblioteca que fornece acesso fácil a vários conjuntos de dados para usuários do TensorFlow. Você pode baixar o conjunto de dados COCO 2017 de TensorFlow Datasets seguindo estas etapas:
Instale conjuntos de dados do TensorFlow executando o comando pip instalar tensorflow-datasets em seu terminal.
Importe conjuntos de dados do TensorFlow executando o comando importar tensorflow_datasets como tfds em seu script Python.
Carregue o conjunto de dados COCO 2017 executando o comando coco2017 = tfds.load('coco/2017') em seu script Python. Isso fará o download e preparará o conjunto de dados automaticamente.
Acesse o conjunto de dados COCO 2017 executando o comando coco2017['trem'], coco2017['validação'], ou coco2017['teste'] em seu script Python. Isso retornará um objeto tf.data.Dataset que contém as imagens e anotações.
Baixe no site da Microsoft COCO
O site Microsoft COCO é a fonte oficial do conjunto de dados COCO. Você pode baixar o conjunto de dados COCO 2017 do site Microsoft COCO seguindo estas etapas:
Vou ao .
Navegue até a seção Dados e clique em Download.
Selecione os arquivos que deseja baixar, como train2017.zip, val2017.zip, test2017.zip, annotations_trainval2017.zip, etc.
Clique no botão de download e salve os arquivos no local desejado.
Como usar o conjunto de dados COCO 2017?
Depois de baixar o conjunto de dados COCO 2017, você pode usá-lo para várias finalidades. Algumas dessas finalidades são:
Carregar o conjunto de dados em Python
Você pode carregar o conjunto de dados COCO 2017 em Python usando a biblioteca pycocotools, que é um conjunto de ferramentas para trabalhar com o conjunto de dados COCO. Você pode instalar pycocotools executando o comando pip instalar pycocotools em seu terminal. Você pode carregar o conjunto de dados COCO 2017 em Python seguindo estas etapas:
Importe pycocotools executando o comando de pycocotools.coco importar COCO Crie um objeto COCO executando o comando coco = COCO(arquivo_de_anotação), em que annotation_file é o caminho para o arquivo JSON que contém as anotações para o treinamento ou divisão de validação.
Obtenha os IDs de imagem executando o comando image_ids = coco.getImgIds(), que retornará uma lista de números inteiros que representam os IDs de imagem.
Obtenha as informações da imagem executando o comando image_info = coco.loadImgs(image_ids), que retornará uma lista de dicionários que contém as informações da imagem, como nome do arquivo, altura, largura, etc.
Obtenha os IDs de anotação executando o comando annotation_ids = coco.getAnnIds(imgIds=image_ids), que retornará uma lista de números inteiros que representam os IDs de anotação.
Obtenha as informações de anotação executando o comando annotation_info = coco.loadAnns(annotation_ids), que retornará uma lista de dicionários que contêm as informações de anotação, como ID de categoria, caixa delimitadora, máscara de segmentação, pontos-chave etc.
Explore o conjunto de dados em Conheça seus dados
Você pode explorar o conjunto de dados COCO 2017 em Conheça seus dados, que é uma ferramenta baseada na Web que permite visualizar e analisar vários conjuntos de dados. Você pode acessar Conheça seus dados seguindo estas etapas:
Vou ao .
Selecione COCO 2017 na lista de conjuntos de dados disponíveis.
Navegue pelas imagens e anotações usando os filtros e controles deslizantes no painel esquerdo.
Clique em qualquer imagem para ver seus detalhes e anotações no painel direito.
Use os botões no painel superior para alternar entre diferentes tarefas, como detecção de objetos, segmentação de instâncias, estimativa de pose, etc.
Treinar um modelo no conjunto de dados
Você pode treinar um modelo no conjunto de dados COCO 2017 usando várias estruturas e bibliotecas, como TensorFlow, PyTorch, Keras etc. Também é possível usar alguns dos modelos pré-treinados disponíveis on-line, como Mask R-CNN, YOLOv3, RetinaNet etc.
Prepare seus dados carregando e pré-processando as imagens e anotações de acordo com sua tarefa e requisitos de modelo.
Crie seu modelo definindo sua arquitetura, função de perda, otimizador, métricas, etc.
Treine seu modelo alimentando-o com seus dados e ajustando seus parâmetros usando gradiente descendente ou outros algoritmos de otimização.
Avalie seu modelo testando-o em dados não vistos e medindo seu desempenho usando métricas apropriadas, como exatidão, precisão, recuperação, pontuação F1, etc.
Conclusão
Neste artigo, aprendemos sobre o conjunto de dados COCO 2017, que é um conjunto de dados de grande escala para várias tarefas de visão computacional. Explicamos o que é, por que você deve baixá-lo, como baixá-lo e como usá-lo em seus próprios projetos. Esperamos que este artigo tenha ajudado você a entender e apreciar o conjunto de dados COCO 2017 e inspirado a explorar seu potencial e possibilidades.
Resumo do artigo
O conjunto de dados COCO 2017 é um conjunto de dados de grande escala que contém imagens, anotações e metadados para várias tarefas de visão computacional.
O conjunto de dados COCO 2017 possui vários recursos que o tornam adequado para várias aplicações de visão computacional, como detecção de objetos, segmentação, legendagem, etc.
O conjunto de dados COCO 2017 pode ser baixado de várias fontes, como Kaggle, TensorFlow Datasets ou Microsoft COCO Website.
O conjunto de dados COCO 2017 pode ser usado para várias finalidades, como carregá-lo em Python, explorá-lo em Know Your Data ou treinar um modelo nele.
perguntas frequentes
P: Qual é a diferença entre o COCO 2017 e o COCO 2014?
R: A principal diferença entre o COCO 2017 e o COCO 2014 é que o COCO 2017 tem mais imagens e anotações do que o COCO 2014. Por exemplo, o COCO 2017 tem 118K de imagens de treinamento e 5K de validação, enquanto o COCO 2014 tem 83K de imagens de treinamento e 41K de validação. Outra diferença é que o COCO 2017 possui uma tarefa de segmentação panóptica que não está disponível no COCO 2014.
P: Qual é o tamanho do conjunto de dados COCO 2017?
R: O A: O conjunto de dados COCO 2017 é bastante grande em termos de tamanho e formato. O tamanho total do conjunto de dados é de cerca de 25 GB e consiste em vários arquivos zip que contêm as imagens e anotações. As imagens estão no formato JPEG e as anotações estão no formato JSON.
P: Quais são alguns dos desafios ou limitações do conjunto de dados COCO 2017?
R: Alguns dos desafios ou limitações do conjunto de dados COCO 2017 são:
Pode não abranger todas as categorias de objetos ou cenários relevantes para algumas tarefas ou domínios específicos.
Pode haver alguns erros ou inconsistências nas anotações ou metadados, como rótulos ausentes, rótulos incorretos ou imagens duplicadas.
Pode exigir muitos recursos computacionais e tempo para baixar, armazenar, processar e analisar o conjunto de dados.
Pode ser muito difícil ou complexo para alguns modelos ou métodos obter bons resultados no conjunto de dados.
P: Quais são algumas das melhores práticas ou dicas para usar o conjunto de dados COCO 2017?
R: Algumas das melhores práticas ou dicas para usar o conjunto de dados COCO 2017 são:
Escolha a divisão e a tarefa apropriadas para o seu projeto e baixe apenas os arquivos necessários.
Use uma conexão de internet confiável e rápida e um dispositivo de armazenamento para baixar e armazenar o conjunto de dados.
Use uma estrutura e biblioteca adequadas para carregar e pré-processar o conjunto de dados de acordo com seu modelo e requisitos de tarefa.
Use uma máquina ou serviço de nuvem poderoso e eficiente para treinar e avaliar seu modelo no conjunto de dados.
Use uma métrica robusta e precisa para medir o desempenho do seu modelo no conjunto de dados.
P: Onde posso encontrar mais informações ou recursos sobre o conjunto de dados COCO 2017?
R: Você pode encontrar mais informações ou recursos sobre o conjunto de dados COCO 2017 nestas fontes:
O , que contém a documentação oficial, documentos, tutoriais e ferramentas para o conjunto de dados COCO.
O no Kaggle, que contém os arquivos de conjunto de dados, descrições, discussões e kernels para o conjunto de dados COCO 2017.
O , que contém exemplos de código, referência de API e estatísticas para o conjunto de dados COCO 2017 em TensorFlow Datasets.
O , que contém a ferramenta interativa de visualização e análise para o conjunto de dados COCO 2017.
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