训练源代码训练数据集

注意：

 按照readme开始读，修改

　　· 数据集

　　　　·确保数据集的标注框与数据集是否匹配，也就是数据集确保没问题！！！！！

　　　　·数据集的输入图片大小，是否固定，像yolov3就需要固定输入图片大小。

　　　　·是否分为测试集和训练集，是否需要使用对应的py文件生成数据集的txt文档等（不同的网络有不同的方式，这个需要注意）

　　　　·图片格式是否需要改，jpg或者png

　　　　·数据集放置位置

　　　　·是否需要转换成某种格式（如tensorflow可以把数据集转化为标准的tfrecord格式的数据，再存放到某一位置进行读取）

　　·参数

　　　　·batchsize是否过大，造成内存不足或溢出

　　　　·学习率，iou等调节

　　·训练，测试

　　　　·预训练的文件是否存在

　　　　·训练和测试是否在同一文件，是否需要改mode=’train‘ or ’test‘

　　　　·训练时候是否需要输出并保存loss值

　　　　·训练产生的权重文件位置

 

不会了，就开始调试，哪里出错就在此处之前开始调试，看是否不匹配。