物体検出に一般的に使われる2つのデータセット、COCOとVOC

{
    「info」:情報、# データセットに関する基本情報
    「ライセンス」:[ライセンス]、# ライセンス
    「画像」:[画像]、# 画像情報、名前、高さ
    「注釈」:[注釈]、# 注釈
    「カテゴリ」:[カテゴリ] # タグ情報
}
info{ # データセット情報説明
    「year」:int、# データセット 年
    「バージョン」: str、# データセットバージョン
    「説明」:STR、# データセット説明
    「contributor」:str、# データセット提供者
    「URL」: str、# データセットダウンロードリンク
    "date_created": datetime, # dataset creation date
}
ライセンス{
    「id」:int、
    「名前」:筋力、
    「URL」:STR、
}
image{ # imagesは、すべてのimage(dict)情報を保存するリストです。 画像は単一の画像に関する情報を保存する指令です
    「id」:int、#画像のID番号(各画像IDで一意)
    「width」:int、# 画像幅
    「height」:int、# 画像高さ
    「file_name」:ストロット、#画像名
    「ライセンス」:int、# 合意
    「flickr_url」: str、# flickr リンクアドレス
    「coco_url」:str、# ネットワーク接続アドレス
    "date_captured": datetime, # dataset fetch date
}
注釈{ # 注釈はすべてのDICT情報を格納するリストです。 注釈とは、単一のターゲットとなる注釈情報を格納するディクトのことです。
    「id」:int、# ターゲットオブジェクトID(各オブジェクトIDで一意)、各画像は複数のターゲットを持つことがあります。
    「image_id」:int、# は画像IDに対応します
    「category_id」:int、# はカテゴリIDに対応し、カテゴリ内のIDに対応します
    「セグメンテーション」:RLEまたは[ポリゴン]、# インスタンスセグメンテーション、オブジェクトの境界座標 [x1,y1,x2,y2,....,xn,yn]
    「area」:float、# 対象領域の面積
    「bbox」: [xmin, ymin, width, height], # オブジェクト検出、オブジェクトの位置付け境界線[x,y,w,h]
    「iscrowd」:0または1、#はそれが群衆かどうかを示します
}
カテゴリ{ # カテゴリ説明
    「id」:int、# カテゴリに対応するID(0は背景にデフォルト)
    「名前」:筋力、# サブカテゴリー名
    「スーパーカテゴリー」:STR、# メインカテゴリー名
}

.NET/C# はポリゴンの面積を計算します
https://www.itsvse.com/thread-10870-1-1.html