FasterRCNN训练自己数据记载

在将fasterrcnn的算法代码跑通了，尝试训练自己的数据，将自己的数据制作成VOC2007的格式即可。在这里主要参考小咸鱼的博客（http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084），感谢大神。自己实际过程就是按照该博客一步步配置的，下面记录下自己配置中出现的一些问题。
1、Error：assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()可能出现AssertionError的错误。主要参考
（http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/52036794）的博客进行修改。其实这个错误，百度下也会有各种解决方案。
2、KeyError: ‘max_overlaps’ 的错误。原因在在之前的训练过程中VOC数据集下存在一些缓存文件。

 两步： 1）删除FAST_ROOT/data/VOCdevkit2007/annotations_cache文件夹下的annotations_cache 这个文件夹。 2）删除FAST_ROOT/data/cache中的cache文件夹即可。

3、正向预测的时候，按照上面博客的步骤来。注意在demo.py中默认加载的是VGG的模型，因此在实际运行的时候需要指定使用的为ZF网络模型。

./tools/demo.py --net zf  #指定加载的是ZF模型

还需要将需要检测的图拷贝到data/demo文件夹下。