COCO JSON 格式在线标注

用 Make Sense 标注后导出 COCO JSON，矩形框写入 bbox，多边形写入 segmentation，可直接用于检测或分割训练。

打开 Make Sense 在线图像标注 →

怎么用

1. 拖入图片并创建标签类别。
2. 矩形框标注目标（检测），或用多边形描边（分割）。
3. 导出时选择 COCO，得到单一 JSON 文件。
4. 把 JSON 与图片按目录结构放进训练工程。

支持的能力

• 四种标注：矩形框 / 多边形 / 关键点 / 折线
• 导出 YOLO、COCO JSON、VOC XML、VGG JSON、CSV
• 导入已有标注，继续编辑
• AI 辅助：YOLOv5 / SSD / Roboflow 预标注
• 多图像集管理、标签管理与快捷键
• 本地处理，图片不上传服务器（AI 服务器模型除外）

常见问题

COCO 导出是单文件吗？

是。所有图片的标注写在同一个 JSON 文件里，无需逐图对应。

多边形标注也能导出 COCO 吗？

可以。多边形会写入 annotations 的 segmentation 字段，可用于实例分割数据集。

为什么导入 COCO 只能选一个文件？

COCO JSON 描述整个数据集，导入一个文件即可；一次选多个会报错。

COCO 和 YOLO 格式怎么选？

YOLO 更简单、适合检测训练；COCO 信息更全、支持分割与更多框架。两者都支持导入导出。

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