1. dataset_catalog.py

當我們需要訓練自己的資料時(參考：http://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79457330)，我們需要對該檔案的內容進行修改，在我用自己的資料進行訓練的時候，我採用的是VOC2007的資料結構，因此我對該檔案中的下面部分進行了修改：

'voc_2007_trainval': {

IM_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',

ANN_FN:

_DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/voc_2007_trainval.json',

DEVKIT_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'

},

'voc_2007_test': {

IM_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',

ANN_FN:

_DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/voc_2007_test.json',

DEVKIT_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'

},

修改為下面的形式：

'voc_2007_trainval': {

IM_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',

ANN_FN:

_DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/pascal_trainval2007.json',

DEVKIT_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'

},

'voc_2007_test': {

IM_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',

ANN_FN:

_DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/pascal_test2007.json',

DEVKIT_DIR:

_DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'

},

2. dummy_datasets.py

當我們訓練自己的資料時，該檔案並非一定去要修改，但是當最後用infer_simple.py測試模型時，需要修改裡面的classes的內容，否則圖片上的標籤都是COCO資料集的標籤了。ps：不要忘記了'__background__'