coco是微軟提供的乙個影象識別的資料集。其中包括3個tasks，分別是object instances, object keypoints, 和image captions，儲存格式為json。
基本的資料結構定義如下：
info
image
license
三個tasks的格式相近，這裡以一段object keypoints的例項**為例進行解析。
"info":,
"image":,
"licenses":,
"annotations":,
"category":
keypoints是乙個長度為3*k的陣列，其中k是category中keypoints的總數量。每乙個keypoint是乙個長度為3的陣列，第一和第二個元素分別是x和y座標值，第三個元素是個標誌位v，v為0時表示這個關鍵點沒有標註（這種情況下x=y=v=0），v為1時表示這個關鍵點標註了但是不可見（被遮擋了），v為2時表示這個關鍵點標註了同時也可見。num_keypoints表示這個目標上被標註的關鍵點的數量（v>0），比較小的目標上可能就無法標註關鍵點。
再看category欄位，儲存的是當前物件所屬的category的id，以及所屬的supercategory的name（在object keypoint任務中只有一類，即person）。keypoints是乙個長度為k的陣列，包含了每個關鍵點的名字；skeleton定義了各個關鍵點之間的連線性（比如人的左手腕和左肘就是連線的，但是左手腕和右手腕就不是）。
注：人體關鍵點檢測任務，coco中有18個關鍵點，而mpi有15個。coco關鍵點順序如下：
標註資料解析 xml格式的標註資料解析
xml基本構成 1.標籤 標籤名 ps 起始標籤和結束標籤是成對存在的。且結束標籤多了個 起始標籤 成份訪問 結合 說明 1.構建樹和跟節點 2.獲取子節點 ps 直客獲取名稱相同的直接子節點 find 節點名稱 獲取同名直接子節點 缺點 只能根據提供的名稱獲取第乙個子節點 findall 節點名稱...
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