在Windows终端中，进入要安装coco-annotator的文件路径下（如安装在E盘）。

在此文件路径下使用git命令

	git clone https://github.com/jsbroks/coco-annotator

进入coco-annotator安装目录（根据具体安装的目录）

	cd coco-annotator

启用coco-annotator映像（首先运行Docker）

	docker-compose up

在浏览器中输入http://localhost:5000/，即可打开coco-annotator页面。

停用coco-annotator

	docker-compose down

创建数据集
单击位于图块Create下方的绿色按钮。Dataset询问名称和类别的弹出窗口。给它一个唯一的名称，选择任何适用的类别（可以直接创建类别，也可以选择已经创建的类别），然后单击Create Dataset。

导入图像
添加图像需要找到coco-annotator安装根目录的数据集目录，在这个文件夹中，可以看到已创建的数据集名称的文件夹。
只需要将图像放在相应的文件夹中即可将它们添加到数据集中。
刷新一下coco-annotator页面，图像就会出现在数据集中了。
这种导入图像的方式优点非常明显，可以轻松导入大型数据集，没有文件大小的限制，但是缺点就是必须要去访问运行coco-annotator的机器，这对于远程访问的用户来说就不那么方便了。

如果一直刷新不出新添加的图像，可以数据集文件夹下新建一个子文件夹，将图像添加至子文件夹中再刷新。

在数据集左侧导航栏点击Export COCO，会弹出如下图中②号页面，选择要导出的类别，单击Export进行导出。然后，在上方二级导航栏中单击Exports，就会出现标注信息的下载信息，直接Download即可。

若只需要下载单张图像的标注信息，可以进行以下操作。

首先在控制面板中打开防火墙设置，点击高级设置。

然后，依次选择入站规则和新建规则，要创建的规则为端口。

最后，逐步进行每一项设置，开放端口为 5000 。