CoCo數據集是一個非常流行的用于目標檢測任務的數據集。它包含了很多有標注的圖片，每張圖片上都標注了物體的位置和類別。而這些標注信息則以 json 文件的形式存在。

連接這些 json 文件通常需要使用一些 Python 庫，比如常用的json庫和os庫。下面是一個例子：

import json
import os
# 定義數據集路徑和 json 文件路徑
img_dir = '/path/to/CoCo/images/'
anno_dir = '/path/to/CoCo/annotations/'
# 獲取 json 文件列表
json_list = os.listdir(anno_dir)
# 遍歷每個 json 文件
for json_file in json_list:
if not json_file.endswith('.json'):
continue
# 讀取 json 文件
json_path = os.path.join(anno_dir, json_file)
with open(json_path) as f:
json_data = json.load(f)
# 處理 json 數據
for annotation in json_data['annotations']:
# 獲取圖片 ID 和標注框信息
img_id = annotation['image_id']
bbox = annotation['bbox']
# 處理圖片數據
# ...

這段代碼中，我們首先定義了 CoCo 數據集的路徑和標注文件的路徑。然后使用os.listdir函數獲取了標注文件夾下所有的文件列表。接著遍歷每個 json 文件，使用json.load函數將 JSON 文件轉成 Python 對象。最后處理每個標注數據，獲取圖片 ID 和標注框信息。

通過這種方式，我們就可以很方便地連接 CoCo 數據集中的 json 文件，獲取到圖片和標注的數據，進而訓練目標檢測模型。