fix wrongly written in object-detection-dataset.md (#358)

chapter_computer-vision/object-detection-dataset.md

@@ -65,7 +65,7 @@ batch = train_iter.next()
 batch.data[0].shape, batch.label[0].shape
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-可以看到图像的形状跟之前图像分类时一样，但标签的形状是（批量大小，每张图像中最大边界框数，5）。每个边界框的由长为5的数组表示，第一个元素是其对用物体的标号，其中`-1`表示非法，仅做填充使用。后面4个元素表示边界框位置。这里使用的数据相对简单，每张图像只有一个边界框。实际使用的物体检测数据集中每张图像可能会有多个边界框，但我们要求每张图像有相同数量的边界框使得多张图可以放在一个批量里高效处理。所以我们会使用一个最大边界框数，对于物体数量偏少的图像填充非法边界框直到最大边界框数。
+可以看到图像的形状跟之前图像分类时一样，但标签的形状是（批量大小，每张图像中最大边界框数，5）。每个边界框由长为5的数组表示，第一个元素是其对应物体的标号，其中`-1`表示非法，仅做填充使用。后面4个元素表示边界框位置。这里使用的数据相对简单，每张图像只有一个边界框。实际使用的物体检测数据集中每张图像可能会有多个边界框，但我们要求每张图像有相同数量的边界框使得多张图可以放在一个批量里高效处理。所以我们会使用一个最大边界框数，对于物体数量偏少的图像填充非法边界框直到最大边界框数。
 
 ## 图示数据