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。