目标检测模型训练过程

首先是数据集
其中有三个文件包:
Annotations：xml格式，包含图片名称，图片尺寸及通道数，图片中的object类别及边界（左上右下四个点）
JPEGimages：ipg格式，所有的图片一起，训练集和测试集（按序号命名）
imageSets：4个txt文件，训练验证集，训练集，验证集，和测试集的按序号划分。

数据集预处理：

• 将文件解析成 按迭代器能返回一系列（img,bbox,label)元组的形式

• 训练集通道转换，像素规范化，以及（包括图片和bbox）的放缩，图片和bbox的翻转（水平和竖直），图片和bbox的随即裁剪。

定义模型
超参设置并定义评价指标（mAP是通过测试集求出的，根据mAP定义需要将全部测试集遍历一次才能求出一次mAP）

训练模型：

保存模型（参数，路径，mAP）