COCO 格式

4.2 版本新增: 支持导入 COCO 格式。

4.3 版本新增: 支持导出 COCO 格式。

提示

COCO 格式目前仅支持图片类型的标注数据集的导入导出，不支持分类标注与语义分割多边形标注。

COCO 的标注文件为单个 json 文件 ，格式为 Label 。

导出 COCO 格式后，标注数据集的内有如下文件：

/
├── 1.png
└── annotation
    └── v1
        ├── label.json
        └── COCO
            └── train2017.json （COCO2017 JSON 格式的标注文件）

JSON Schema

Label

type	object
properties
annotations	标注实例的信息
	type	array
	items	Annotation
categories	标注实例类别的信息
	type	array
	items	Category
images	标注数据集中所有图像的信息
	type	array
	items	Image

Annotation

type	object
properties
id	实例的唯一编号
	type	integer
image_id	对应的图像编号
	type	integer
num_keypoints	关键点数量
	type	integer
keypoints	实例关键点坐标。 格式为 [x1, y1, 可视性v1, x2, y2, 可视性v2]。
	type	array
	items	type	integer
bbox	实例正框 格式为 [左上角x, 左上角y, 宽, 高]。 X 轴方向为从左至右，Y 轴方向为从上至下。
	type	array
	items	type	integer
segmentation	实例多边形坐标 格式为 [[x1, y1, x2, y2]]。
	type	array
	items	type	array
		items	type	integer
category_id	对应的类别编号
	type	integer

Category

type	object
properties
id	类别的唯一编号
	type	integer
name	类别名称
	type	string
supercategory	父类别名称
	type	string

Image

type	object
properties
id	图像的唯一编号
	type	integer
file_name	图像路径
	type	string
width	图像宽度
	type	integer
height	图像高度
	type	integer

例子

• 图片数据集

  {
    "images": [
      {
        "height": 999,
        "id": 0,
        "file_name": "test1.png",
        "width": 898
      },
      {
        "height": 1296,
        "id": 1,
        "file_name": "test2.jpg",
        "width": 592
      }
    ],
    "annotations": [
      {
        "bbox": [297, 359, 200, 110],
        "image_id": 0,
        "id": 0,
        "num_keypoints": 0,
        "keypoints": [],
        "segmentation": [],
        "category_id": 3
      },
      {
        "bbox": [642, 256, 79, 256],
        "image_id": 0,
        "id": 1,
        "num_keypoints": 0,
        "keypoints": [],
        "segmentation": [],
        "category_id": 3
      },
      {
        "bbox": [],
        "image_id": 1,
        "id": 2,
        "num_keypoints": 0,
        "keypoints": [],
        "segmentation": [[305, 302, 173, 360, 265, 405, 445, 368]],
        "category_id": 1
      },
      {
        "bbox": [],
        "image_id": 1,
        "id": 3,
        "num_keypoints": 5,
        "keypoints": [
          185, 135, 1, 320, 195, 1, 393, 150, 1, 376, 91, 1, 343, 101, 1
        ],
        "segmentation": [],
        "category_id": 4
      }
    ],
    "categories": [
      {
        "name": "cat1",
        "id": 1
      },
      {
        "name": "cat2",
        "id": 2
      },
      {
        "name": "cat3",
        "id": 3
      },
      {
        "name": "cat4",
        "id": 4
      }
    ]
  }