Created by: AIpioneer

我回忆了一下大致的训练过程：

1. 安装paddleDetection(可能版本有些老，暂时没查版本号，或许后面再尝试一下装最新版本) （想起来了，装最新版本一直在提示 paddle 版本需要>2.0.0, 不知道是什么意思？）
2. 把样本集按照Voc的目录分配好，并生成相应的trainval.txt / test.txt / label_list.txt 2-1) 根据事先的 训练集、验证集 划分，生成 2个照片列表文件 a_trainval.txt a_test.txt (原始版本)； 放在VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main目录下 注意，此处txt文件名和说明文档中并不完全一致。 2-2) 用命令行生成 正式版本的 trainval.txt / test.txt, 和VOCdevkit 同一个目录下 2-3) 在VOCdevkit 同一个目录下，放置 label_list.txt
3. 选择模型，faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x， 复制 configs/faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.yml 新文件 configs/jy_faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.yml 3-1) 修改 configs/jy_faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.yml，把TrainReader 等设置好。 3-2)
4. 训练 python -u tools/train.py -c configs/jy_faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.yml -o pretrain_weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.tar finetune_exclude_pretrained_params=['cls_score','bbox_pred']
   --eval --output_eval output/output_eval --use_tb
5. 导出模型 python -u tools/export_model.py -c configs/jy_faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.yml
   --output_dir=./inference_model
6. 用训练所得模型进行照片检测 python -u tools/infer.py -c configs/jy_faster_rcnn_se154_vd_fpn_s1x.yml
   --infer_img=demo/201902120932250104.jpg

目前有以下问题:

1. 最新版本paddleDetection的安装失败，好像提示 paddle 版本需要>2.0.0，不知是什么问题？ 更具体的出错信息，等有空我再试一次时，把出错信息copy出来。
2. 训练后，我用 export_model.py 确实生成了模型文件。但是后面我 infer.py 时没法把这个模型用起来，不知道应该用什么命令 来用这个训练得到的模型进行预测？
3. 我现在还是使用训练的config文件来进行 一个照片的检测，能否用什么命令，对一个目录下的文件进行批量预测， 最好 输出 预测的框、各框得分、在图上画框；
4. 我在训练时，用输出的日志目录，用tensorboard看到了训练中的 各loss曲线变化，但是没看到 阶段性的eval产生的 验证集上的 检测结果（图像方式）。因为在tensorflow上训练是能看到，感觉很直观，所以希望这次也能通过配置看到。