coco数据集标注格式

COCO数据集的标注格式是JSON格式，每个标注文件包含一个JSON对象，其中包含了图像的信息和标注的信息。具体来说，每个JSON对象包含以下字段：

1. info：一个包含了数据集信息的字典，包括版本、作者、年份等。
2. licenses：一个包含了数据集许可证信息的列表，每个许可证信息包括ID、名称、URL等。
3. images：一个包含了图像信息的列表，每个图像信息包括ID、文件名、宽度、高度等。
4. annotations：一个包含了标注信息的列表，每个标注信息包括ID、图像ID、类别ID、边界框坐标等。
5. categories：一个包含了类别信息的列表，每个类别信息包括ID、名称等。

相关问题

coco数据集的标注格式

COCO（Common Objects in Context）数据集的标注格式是JSON（JavaScript Object Notation）。每个图像的标注信息都包含在一个JSON文件中，该文件包含了图像的路径、宽度、高度以及每个物体实例的类别、边界框和其他属性。

具体而言，COCO数据集的标注格式如下：

{
    "info": info,
    "licenses": [license],
    "categories": [category],
    "images": [image],
    "annotations": [annotation]
}

其中，`info`是关于数据集的一些描述信息；`licenses`是数据集的许可证信息；`categories`是物体类别的列表；`images`是图像的列表，每个图像包含了图像的ID、文件名、宽度、高度等信息；`annotations`是物体实例的列表，每个物体实例包含了类别ID、边界框坐标、分割掩码等信息。

这种标注格式能够提供丰富的物体检测、分割和关键点等任务所需的信息。

coco数据集标注示例

COCO数据集是一个广泛使用的图像数据集，其中包含了各种各样的物体和场景。在COCO数据集中，每个图像都有一个对应的JSON文件，其中包含了该图像中所有物体的标注信息。下面是一个COCO数据集标注示例：

{
    "annotations": [
        {
            "id": 1,
            "image_id": 1,
            "category_id": 1,
            "bbox": [50, 100, 200, 150],
            "area": 30000,
            "iscrowd": 0
        },
        {
            "id": 2,
            "image_id": 1,
            "category_id": 2,
            "bbox": [220, 80, 100, 120],
            "area": 12000,
            "iscrowd": 0
        }
    ],
    "images": [
        {
            "id": 1,
            "width": 640,
            "height": 480,
            "file_name": "000000001.jpg"
        }
    ],
    "categories": [
        {
            "id": 1,
            "name": "person",
            "supercategory": "person"
        },
        {
            "id": 2,
            "name": "car",
            "supercategory": "vehicle"
        }
    ]
}

在这个示例中，我们可以看到有三个主要的部分：annotations、images和categories。annotations部分包含了所有物体的标注信息，images部分包含了所有图像的信息，categories部分包含了所有物体类别的信息。