摘要：
关键点[i][0]和关键点[i][1]是（x，y），关键点[i][2]是标志位vv=0-未标记关键点，v=2-标记关键点且不可见，v=3-标记关键点且可见类别字段：关键点字段记录关键点名称数组，骨架定义关键点之间的连通性。关键点的超级策略只标记有人。
一、数据来源
COCO中图片资源均引用自Flickr图片网站
二、数据集创建目的
进行图像识别训练，主要针对以下三个方向：
（1）object instances
（2）object keypoints
（3）image captions
每个方向均包含训练和验证集两个标注文件
三、标注体结构
三个方向均共享基本类型信息，包括info、image、license三个字段，而annotation字段则各不相同。
3.1 通用字段介绍
- 通用-Info字段
例：
- 通用-image字段
例：
- 通用-licence字段
例：
3.2 变体字段介绍
- annotation-Object Instance
iscrowd=0：表示这是一个单独的物体，轮廓用Polygon(多边形的点)表示，即segmentation字段用Polygon表示
iscrowd=1：表示两个或多个没有分开的物体，轮廓用RLE编码表示，即segmention字段用RLE编码形式表示
- annotation-Object keypoint
相比于object Instance标注，增加了两个字段：Keypoints和num_keypoints
keypoints是一个长度为3*k的数组，其中k是keypoints的总数量。
keypoints[i][0] 和keypoints[i][1]为（x,y）,keypoints[i][2]为标志位v
v=0-关键点未标注，v=2-关键点已标注且不可见，v=3-关键点已标注且可见
category字段：
keypoints字段记录了关键点名字数组，skeleton定义了各个关键点之间的连接性（如手腕和肘）。keypoints的supercategory只标注了person 。
Image Caption类型的标注相对于上面来说很简单，这里就略过不表了