COCO数据集现在有3种标注类型：object instances（目标实例）, object keypoints（目标上的关键点）, 和image captions（看图说话），使用JSON文件存储。
网上已有很多优秀的文章来介绍每种标注的json文件的内容和格式，本文主要是对以后将要用到的object instances（目标实例）的标注文件进行总结，便于后续的将其他数据集转换成COCO数据集做准备。
一、总体介绍
COCO数据集中目标实例的json文件整体是以字典的形式来存储内容的。主要包括5个key（info、licenses、images、annotations、categories）。
{
"info" : info,
"licenses" : [license],
"images" : [image],
"annotations" : [annataton],
"categories" : [category]
}
通过上面的json整体结构可以看出，info这个key对应的值的类型是一个字典；licenses这个key对应的值的类型是一个列表，列表当中存储的数据类型依旧是字典；images这个key对应的值的类型是一个列表，列表当中存储的数据类型依旧是字典；annatations这个key对应的值的类型是一个列表，列表当中存储的数据类型依旧是字典；categories这个key对应的值的类型是一个列表，列表当中存储的数据类型依旧是字典；
所以可以通过len(List)的方式得到images、annotations、categories这三个列表的长度，且分别对应以下内容。
（1）images字段列表元素的长度等同于划入训练集（或者测试集）的图片的数量；
（2）annotations字段列表元素的数量等同于训练集（或者测试集）中bounding box的数量；
（3）categories字段列表元素的数量等同于类别的数量
二、每个key对应的内容
（1）info
info{
"year" : int, # 年份
"version" : str, # 版本
"description" : str, # 详细描述信息
"contributor" : str, # 作者
"url" : str, # 协议链接
"date_created" : datetime, # 生成日期
}
（2）images
"images": [
{"id": 0, # int 图像id，可从0开始
"file_name": "0.jpg", # str 文件名
"width": 512, # int 图像的宽
"height": 512, # int 图像的高
"date_captured": "2020-04-14 01:45:07.508146", # datatime 获取日期
"license": 1, # int 遵循哪个协议
"coco_url": "", # str coco图片链接url
"flickr_url": "" # str flick图片链接url
}]
（3）licenses
"licenses": [
{
"id": 1, # int 协议id号 在images中遵循的license即1
"name": null, # str 协议名
"url": null # str 协议链接
}]
（4）annotations
"annotations": [
{
"id": 0, # int 图片中每个被标记物体的id编号
"image_id": 0, # int 该物体所在图片的编号
"category_id": 2, # int 被标记物体的类别id编号
"iscrowd": 0, # 0 or 1 目标是否被遮盖，默认为0
"area": 4095.9999999999986, # float 被检测物体的面积（64 * 64 = 4096)
"bbox": [200.0, 416.0, 64.0, 64.0], # [x, y, width, height] 目标检测框的坐标信息
"segmentation": [[200.0, 416.0, 264.0, 416.0, 264.0, 480.0, 200.0, 480.0]]
}]
"bbox"里[x, y, width, height]x, y代表的是物体的左上角的x, y的坐标值。
"segmentation"里[x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]是以左上角坐标为起始，顺时针依次选取的另外三个坐标点。及[左上x, 左上y, 右上x，右上y，右下x，右下y，左下x，左下y]。
（5）categories
"categories":[
{
"id": 1, # int 类别id编号
"name": "rectangle", # str 类别名字
"supercategory": "None" # str 类别所属的大类，如卡车和轿车都属于机动车这个class
},
{
"id": 2,
"name": "circle",
"supercategory": "None"
}
]
三、参考文章
人工智能技术干货：在目标检测和关键点检测任务中如何将自己的数据集转为coco格式zhuanlan.zhihu.com
