key的解释:

每个标注分类公共的key

“info”:{
“description”:描述,
“url”:“http://mscoco.org”,
“version”:版本
“year”:年份
“contributor”:贡献的人
“date_created”:创建时间
}

“images”:{
“license”:3,
“file_name”:图片的名称,
“coco_url”:网页url,
“height”:高度
“width”:宽度
“date_captured”:创建时间
“flickr_url”:
“id”:
},

“licenses”:{
“url”:连接
“id”:1,
“name”:名称
},

Object Instance类型的标注格式

整体的格式,‘info’,‘licenses’,'images’这三者通用,已经讲过.images的数量就是图片的数量,annotations的数量就是boundingbox的数量,categories是总分类数

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

annotations

annotation{"id": int,    "image_id": int,"category_id": int,"segmentation": RLE or [polygon],"area": float,"bbox": [x,y,width,height],"iscrowd": 0 or 1,
}

segmentation:单个对象(isrowd=0)使用polygons,多个对象(isrowd=1)使用RLE
单个对象(iscrowd=0)可能需要多个polygon比如对象被遮挡的部分

area:标注区域的面积

bbox:左上角坐标,高和宽

Object Keypoint类型的标注格式

这个主要是对人进行识别,包含了人的姿势

整体

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

annotations

包含了Object Instance中annotation结构体的所有字段，再加上2个额外的字段。

categories字段

keypoints是一个长度为k的数组，包含了每个关键点的名字
skeleton定义了各个关键点之间的连接性

Image Caption

没有categories字段

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

annotation

annotation{"id": int,"image_id": int,"caption": str
}

参考:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29393415

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TensorFlow COCO

key的解释:

每个标注分类公共的key

Object Instance类型的标注格式

annotations

categories

Object Keypoint类型的标注格式

整体

annotations

categories字段

Image Caption

annotation

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