COCO數據集是當前最常用的圖像識別和目標檢測數據集之一，其中包括各種不同的對象類別和圖像場景。COCO數據集的JSON格式文件是對每個圖像進行標注的基本格式，可用于分析和訓練模型。

{
"info": {
"description": "my dataset",
"url": "mydataset.org",
"version": "0.1",
"year": 2021,
"contributor": "me",
"date_created": "2021/01/01"
},
"licenses": [
{
"url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/",
"id": 1,
"name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"
}
],
"images": [
{
"license": 1,
"file_name": "000001.jpg",
"height": 480,
"width": 640,
"id": 1
},
...
],
"categories": [
{
"supercategory": "vehicle",
"id": 1,
"name": "car"
},
...
],
"annotations": [
{
"segmentation": [
[
43.0,
214.0,
...
]
],
"area": 1072.0,
"iscrowd": 0,
"image_id": 1,
"bbox": [
43.0,
167.0,
95.0,
63.0
],
"category_id": 18,
"id": 1
},
...
]
}

上面的JSON示例顯示了COCO數據集文件的主要屬性，包括每個圖像的id、圖像的寬度和高度、目標的類別和id、目標的bbox和segmentation、數據集的許可協議等。