COCO Dataset : Common Objects in Context
Le dataset COCO ("Common Objects in Context") est une référence incontournable dans le domaine de la vision par ordinateur. Il a été conçu pour favoriser le développement et l’évaluation de modèles capables de comprendre des scènes complexes dans des contextes variés. Ce jeu de données se distingue par la richesse de ses annotations, qui incluent la détection d’objets, la segmentation d’instance, la segmentation sémantique, les légendes d’images, et même la détection de poses humaines.
Environ 330'000 images au format JPEG, avec annotations en JSON
Creative Commons Attribution 4.0 License.
Description
Le COCO dataset comprend plus de 330 000 images, dont environ 200 000 sont annotées. Il contient :
- 80 catégories d’objets communs (personne, voiture, chien, chaise, etc.)
- Plus de 1,5 million d’instances annotées
- Des annotations pour :
- La détection d’objets (bounding boxes)
- La segmentation d’instances (masques pixelisés pour chaque objet)
- La segmentation panoptique
- La génération de légendes pour les images (captions)
- La détection de poses humaines (points clés du corps)
- Des séparations en sous-ensembles : train, val, test, avec parfois des variantes comme test-dev ou unlabeled selon les versions.
À quoi sert ce dataset ?
Le COCO dataset est largement utilisé dans la recherche et le développement en Computer Vision. Grâce à la richesse de ses annotations et à la diversité des scènes, il permet d'entraîner et d’évaluer des modèles d’intelligence artificielle pour la reconnaissance d’objets, la segmentation d’images, la description automatique d’images ou encore la compréhension de scènes complexes. Il constitue une référence incontournable pour benchmarker des algorithmes et comparer les performances entre différents modèles.
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui. Bien que très complet, le dataset COCO peut être enrichi ou adapté selon des besoins spécifiques :
- Ajout de nouvelles classes ou d’objets plus rares.
- Complément d’annotations : par exemple en ajoutant des attributs, des relations entre objets, ou des labels contextuels.
- Amélioration de la qualité : certaines annotations peuvent être vérifiées ou corrigées manuellement pour des cas critiques.
- Adaptation à des domaines spécialisés : en combinant COCO avec des images issues de secteurs industriels ou médicaux, on peut créer des versions spécialisées plus pertinentes pour des cas d’usage ciblés.
Des outils comme Label Studio, CVAT ou Encord permettent justement de modifier et enrichir ces annotations de manière collaborative.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Les étudiants souhaitant s’initier à la détection d’objets ou la segmentation sémantique
- Les ingénieurs IA travaillant sur des modèles de vision par ordinateur multimodale
- Les projets nécessitant des légendes d’images, du pose estimation ou des annotations denses
🔧 Outils compatibles
- Detectron2, YOLOv5, MMDetection pour la détection et la segmentation
- Label Studio ou CVAT pour la relecture ou l’extension des annotations
- Hugging Face Transformers + VisionEncoderDecoder pour les légendes (captions)
💡 Astuce
Le dataset COCO est extrêmement polyvalent : il peut servir à la fois pour la détection, la segmentation, la génération de descriptions d’images et l’apprentissage multimodal.
Il est également compatible avec de nombreux modèles pré-entraînés accessibles via PyTorch ou TensorFlow.
Questions fréquemment posées
Puis-je utiliser COCO pour entraîner un modèle de détection d’objets personnalisé ?
Oui, COCO est particulièrement adapté à l'entraînement de modèles de détection d'objets. Il fournit des annotations de haute qualité et une grande diversité d’objets dans des contextes réalistes, ce qui en fait un excellent point de départ pour développer ou fine-tuner vos propres modèles.
Quels formats de fichiers sont utilisés pour les annotations dans COCO ?
Les annotations de COCO sont fournies au format JSON, suivant une structure standardisée définie par le COCO API. Ce format contient des informations détaillées sur les images, les catégories, les objets annotés (bounding boxes, masques, keypoints, etc.), ce qui le rend facilement exploitable avec de nombreuses bibliothèques de vision par ordinateur.
Puis-je utiliser COCO pour des tâches autres que la détection d’objets ?
Oui, COCO peut être utilisé pour plusieurs tâches en vision par ordinateur, telles que la segmentation d’instances, la segmentation panoptique, la génération automatique de légendes (image captioning), et la détection de poses humaines. Cela en fait un dataset polyvalent pour l’entraînement et l’évaluation de modèles multi-tâches.
