COCO是微软构建的一个目标检测大型基准数据集，非常非常著名，包括检测、分割、关键点估计等任务，目前用的比较多的是COCO2017数据集，其他如COCO2014数据集格式类似，所以我这里以COCO2017为例。

        首先我们来看目录结构，关键的文件如下所示。其中unlabeled2017存放的是无标注的图片，train2017、val2017以及test2017则存放的分别为训练集图片、验证集图片和测试集图片，图片以jpg格式存储。annotations文件夹中包含各种类型的标注，它们的命名风格为任务_子集名称.json，其中检测和分割对应的任务名为实例级别标注用instance表示，子集名称就是我们上面提到的三个文件夹（测试集标注是不公开的），所以对目标检测任务而言有效的标注文件就是instances_train2017.json和instances_val2017.json，下面我具体来解析这个json标注文件（以训练集标注为例）。

─coco2017├─annotations│  ├─instances_train2017.json│  ├─instances_val2017.json│  └─*.json├─train2017│  ├─1.jpg│  ├─2.jpg│  └─3.jpg├─val2017│  ├─4.jpg│  ├─5.jpg│  └─6.jpg├─test2017│  ├─7.jpg│  ├─8.jpg│  └─9.xml└─unlabeled2017

        首先，和VOC不同的是，COCO整个训练集的标注都在一个文件内，json文件可以理解为键值对的格式，所以这边看最外层可以发现，整个标注其实由下面5个部分组成，每个部分又是新的键值对。info包含的是整个数据集的一些信息，包括年份、版本、描述等，这些信息对训练而言不是必要的。licenses则是一个列表，它包含多个license对象，每个license由id、name、url组成，这是
数据集的多个协议许可证，这对训练也不是必须的。也就是说，自定义数据集转为COCO格式时，上述两项是可以没有的。

        接着我们来看images这一项，这是个列表，列表中的每个元素是如下格式的对象，它指的其实就是一张图片的信息，包括图片的license、文件名、链接地址、宽高、捕获日期、网络链接、图片id这些信息，其中filename、height、width和id是必须的，所以在构建自己的数据集时保证有这四项就行了。这个id指的是图片id，每个图像唯一对应这个id，这个用来和后面的标注进行对应，因为多个标注可能有同一个图像id（这是因为多个目标在一幅图上）。

{"license": 4,"file_name": "000000397133.jpg","coco_url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000397133.jpg","height": 427,"width": 640,"date_captured": "2013-11-14 17:02:52","flickr_url": "http://farm7.staticflickr.com/6116/6255196340_da26cf2c9e_z.jpg","id": 397133
}

我们再来看一开始五个对象中的categories，这也是一个列表，列表中每个对象为一个类别对象，这个类别对象由父类别、类别id和名称组成，比如下面的bicycle这个类别的父类为vehicle，id号为2。原始的COCO2017共有80类目标。

[{"supercategory": "person","id": 1,"name": "person"
}, {"supercategory": "vehicle","id": 2,"name": "bicycle"
}, {"supercategory": "vehicle","id": 3,"name": "car"
}, {"supercategory": "vehicle","id": 4,"name": "motorcycle"
}, {"supercategory": "vehicle","id": 5,"name": "airplane"
}, {"supercategory": "vehicle","id": 6,"name": "bus"
},  ...]

最后，我们来开开始五个对象中最关键的annotations，它依然是一个列表，列表的每一个对象是一个标注annotation，它包含的字段如下。首先有一个唯一确定这个标注框的id号，然后是这个边界框所在的图像的id和类别的id（这俩id在images和categories中），接下来的segmentation是分割级别标注，根据iscrowd的值不同有两种类型，下面的示例用的是polygon格式这种比较简单的，还有当iscrowd=1时的RLE格式，因为我们这里不以分割为主，所以不做拓展，自己构造数据集的时候填写如下就行。area是分割区域的面积，bbox就是我们最关注的边界框标注，格式为[x,y,w,h]，iscrowd表示实例是否密集。

{"id": int,    "image_id": int,"category_id": int,"segmentation": [[x1, y1, x2, y1, x2, y2, x1, y2]],"area": float,"bbox": [x,y,width,height],"iscrowd": 0 or 1,
}

至此，我们讲完了COCO数据集格式，我们构造的时候只要生成子集文件夹和标注文件夹即可，标注文件夹每个json对应一个子集的标注，标注的格式上面已经说了。

这里补充一下YOLO格式（它虽然不常用，因为每个版本的YOLO都不太一样），和VOC类似，它的标注也是一个图像一个标注文件，不过这个标注文件是txt格式的，它包含多行内容，每行是一个目标框，空格分隔的数值含义如下。当然，熟悉YOLO的都知道，这个x，y，w，h不同于VOC和COCO那种，是归一化之后的。

类别编号 x y w h类别编号 x y w h