Created by: andmiles2go

我首先是使用了demo中推荐的pascal voc数据集进行gpu训练，模型训练的很顺利。 现在我们需要提升检测模型的性能，尝试不同的数据集。 我的做法是这样的： 1 从mscoco的官网下载2014的trainval数据集，annotation按照voc的标注格式做了适配，制作新的训练，测试和标签列表。 2 更改了config/pascal_voc_conf.py,修改分类数量为coco数据集的分类数量 __C.CLASS_NUM = 80 3 更新了train.py中的训练，测试和标签列表 然后我启动训练，碰到了如下问题。

Traceback (most recent call last):
  File "train_coco.py", line 84, in <module>
    init_model_path='./vgg/vgg_model.tar.gz')
  File "train_coco.py", line 25, in train
    parameters.init_from_tar(gzip.open(init_model_path))
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/paddle/v2/parameters.py", line 384, in init_from_tar
    self.set(pname, tar_param.get(pname))
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/paddle/v2/parameters.py", line 266, in set
    self.__setitem__(key=parameter_name, value=value)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/paddle/v2/parameters.py", line 219, in __setitem__
    (shape, value.shape))
ValueError: Value shape mismatch, expect (1, 2211840), should (1, 580608)

看起来，用来fine tuning的vgg模型启动时出了问题。 我注意到，文档最后一段有提到： Another important thing is to change the size of the image and the size of the object to change the configuration of the network structure. Use config/vgg_config.py to create the custom configuration file. For more details, please refer to 这里看的不是很明白，代码库里也并没有config/vgg_config.py

请问我还需要什么样的修改，才可以在coco数据集上训练ssd呢？ 谢谢