coco json是一種標準的數據格式。這種格式是針對計算機視覺任務而設計的，可以用于圖像分割、目標檢測和圖像描述等任務。coco json采用了JSON（JavaScript Object Notation）格式來存儲數據，可以輕松地讀取和操作。

{
"info": {
"description": "This is a test dataset",
"url": "",
"version": "1.0",
"year": 2021,
"contributor": ""
},
"images": [{
"id": 1,
"file_name": "1.jpg"
}, {
"id": 2,
"file_name": "2.jpg"
}],
"annotations": [{
"id": 1,
"image_id": 1,
"category_id": 1,
"bbox": [100, 100, 200, 200],
"segmentation": [[100, 100, 200, 100, 200, 200, 100, 200]]
}, {
"id": 2,
"image_id": 2,
"category_id": 2,
"bbox": [150, 150, 250, 250],
"segmentation": [[150, 150, 250, 150, 250, 250, 150, 250]]
}],
"categories": [{
"id": 1,
"name": "cat"
}, {
"id": 2,
"name": "dog"
}]
}

在coco json格式中，數據被組織成四個部分：info、images、annotations和categories。info包含了數據集的描述信息，包括數據集的版本、年份和貢獻者等。images包含了數據集中所有的圖像文件名和ID。annotations則包含了標注信息，包括物體的類別、邊界框位置和分割掩碼等。最后，categories定義了數據集中所有可能的類別。

由于coco json采用了JSON格式來存儲數據，因此可以使用Python中的json模塊輕松地讀取和操作coco json數據。下面是一個示例代碼：

import json
with open('coco.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 獲取第一張圖像的文件名
print(data['images'][0]['file_name'])
# 獲取第一張圖像的所有標注信息
annotations = [anno for anno in data['annotations'] if anno['image_id'] == 1]
print(annotations)

上面的代碼將coco.json文件讀入內存，并使用json.load()函數將其解析為一個Python字典。然后可以輕松地獲取其中的各種信息。