调试M2det算法train自己的数据（VOC2007）

1.数据格式指定VOC

 /M2Det/train.py:20
        
  parser.add_argument('-d', '--dataset', default='VOC', help='VOC or COCO dataset')

2. 删掉VOC2012

/M2Det/configs/m2det512_vgg.py:62

dataset = dict(
    VOC = dict(
        train_sets = [('2007', 'trainval')],
        eval_sets = [('2007', 'test')],
        ),
    # VOC = dict(
    #     train_sets = [('2007', 'trainval'), ('2012', 'trainval')],
    #     eval_sets = [('2007', 'test')],
    #     ),

3.更改数据的label类型

/M2Det/data/voc0712.py:27

# VOC_CLASSES = ( '__background__', # always index 0
#     'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
#     'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair',
#     'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
#     'motorbike', 'person', 'pottedplant',
#     'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor')

4.指定图片格式

/M2Det/data/voc0712.py:170

self._imgpath = os.path.join('%s', 'JPEGImages', '%s.png')   

5.指定数据路径

m2det512_vgg.py:81

VOCroot = os.path.join(home,"data/VOCdevkit/")

6.batch_size相关参数

/M2Det/configs/m2det512_vgg.py:30

7.下载 vgg16_reducedfc.pth权值文件

M2Det/configs/m2det512_vgg.py:5

地址：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/issues/170

8.RTX2080 +pytorch+cuda报错问题

THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=383 error=11 : in Traceback (most recent call last)

这个问题暂时未解决(回头解决了，补充上来)，换1080显卡调试，没有问题。

成功开始训练自己的voc2007数据