在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时，数据集的格式要采用coco格式，所以利用labelme自带的json_to_dataset将自己的.json文件转换。该文件所在路径如下图所示：

在使用Mask R-CNN进行自定义数据集训练时，确实需要将数据集组织成COCO (Common Objects in Context) 格式，因为COCO是一个广泛接受的标准，包含了丰富的实例分割信息。LabelMe是一个常用的图像标注工具，它生成的原始标注通常是`.json` 文件。

当你有LabelMe生成的`.json` 文件，比如像这样：

/path/to/your/dataset/images/
/path/to/your/dataset/labels/my_data.json

要将其转换为COCO格式，你可以按照以下步骤操作：

1. 使用LabelMe提供的`json_to_dataset.py`脚本或者找第三方库如`cocodataset`，运行类似命令：

   python json_to_coco.py -i /path/to/your/dataset/labels/my_data.json -o /path/to/output/coco_format_annotations.json -s images/ -c categories.txt

这里 `-i` 指定输入的JSON文件，`-o` 指定输出的COCO格式文件，`-s` 是图片目录，`-c` 可能需要一个包含类别名称的文本文件。

2. 创建一个`categories.txt`文件，列出所有在数据集中出现的类别及其ID，例如：

   person 1
   car 2
   ...

   类别ID可以根据需求设置，通常从1开始。

3. 完成转换后，你将得到一个`.json`文件，里面包含了COCO所需的结构，包括`images`, `annotations`, 和`categories`部分。

记得在训练 Mask R-CNN之前，确保COCO文件已经正确配置，并且类别名、ID以及图像对应关系都准确无误。