cver必然要對microsoft coco資料集有一定的了解，今天就對coco做一點解讀。
關於coco的介紹應該能看懂，這裡我們只強調一下重要資訊。
看一下標註檔案，不同的檔案對應不同的task，比如instances_train2017.json是檢測與分割任務的訓練集標註。
再關注一下檔案細節，其中標註資訊儲存在annotations欄位，具體的儲存的資訊表示什麼參見官網或者相關**。
為使使用者更好地使用coco資料集，coco提供了各種api(其實就是提取標註檔案中的資訊)，現就pythonapi的使用最一些簡單介紹。
cocoapi來自於github ，從github上clone即可。
git clone# 在anaconda相應的虛擬環境中安裝
# 安裝完成後在pycharm中呼叫該虛擬環境直譯器時，
# pycharm左邊面板外部庫會多出來pycocotools庫
使用影象檢測與分割資料集
使用人體關節點檢測資料集
使用語義分析資料集
完整原始碼參見：
現就幾個函式做一些說明：
getcatids(catnms=, supnms=, catids=)：通過輸入類別的名字、大類的名字或是種類的id，來篩選得到所屬類別的id。
getimgids(imgids=, catids=)：通過的id或所屬種類的id得到的id。
loadimgs(ids=)：得到的id資訊後，就可以用loadimgs得到的資訊了 。
getannids(imgids=, catids=, arearng=, iscrowd=none)：通過輸入的id、類別的id、例項的面積、是否是人群來得到的注釋id。再根據注釋資訊進行例項分割。
loadanns(ids=)：通過注釋的id，得到注釋的資訊。
showanns(anns)：使用標註的資訊畫分割的結果。
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