detectron是一個強大的計算機視覺庫，其使用JSON格式來存儲和處理訓練數據。在detectron中，JSON文件通常包含兩個重要的部分：dataset和model配置信息。

在dataset配置信息中，文件路徑以及目標的坐標等信息被存儲。例如，在一個用于目標檢測的JSON文件中，會將每個目標的bbox坐標、類別、圖片文件名等信息存儲起來。

"annotations": [
{
"segmentation": [[587.0, 501.5, ...]],
"bbox": [473.5, 369.5, 338.0, 265.5],
"category_id": 1,
"area": 89693.0,
"iscrowd": 0,
"id": 1,
"image_id": 1
},
// more annotations ...
],
"images": [
{
"file_name": "000000000001.jpg",
"height": 427,
"width": 640,
"id": 1
},
// more images ...
],
"categories": [
{
"name": "person",
"id": 1
},
// more categories ...
]

在model配置信息中，關于模型架構、學習率等訓練參數以及數據預處理的方法等也會被存儲在JSON文件中。在訓練時，這個JSON文件會被傳遞給detectron模型，以配置訓練過程。

"MODEL": {
"WEIGHTS": "",
"PIXEL_MEAN": [122.7717, 115.9465, 102.9801],
"PIXEL_STD": [1.0, 1.0, 1.0],
"META_ARCHITECTURE": "GeneralizedRCNN",
"NUM_CLASSES": 80,
"TEST": {
"EXPECTED_RESULTS": [],
"EXPECTED_RESULTS_RTOL": 0.01,
"EXPECTED_RESULTS_ATOL": 0.001
},
"MASK_ON": false
},
"SOLVER": {
"BASE_LR": 0.001,
"MOMENTUM": 0.9,
"WEIGHT_DECAY": 0.0001,
"GAMMA": 0.1,
"STEPS": [30000, 40000],
"MAX_ITER": 50000,
"IMS_PER_BATCH": 2,
"IMS_PER_GPU": 4
}

總的來說，detectron使用JSON格式作為它的數據存儲和處理方式，使得用戶可以更方便地對數據進行處理和管理。