我的批註一：

方案三在實際執行中遇到了一些問題：

第一：我的指令碼反斜槓“\”變成了紅色報錯，直接貼上博主的指令碼儲存為train.sh檔案，用bash train.sh的方式執行是不行的，暫時還沒找到原因。補充一下博主的腳本里面沒有寫dataset_set和train_dir的路徑。

問題已經解決：把註釋去掉，另外換行也有問題需要從新TAB換行即可

第二：因此我使用的方法是另外一中不需要指令碼的方法，直接在train_ssd_network.py裡面去修改對應博主提供的指令碼的內容。

比如dataset_name=pascalvoc_2007要去搜索dataset_dir位置把後面的然後改為pascalvoc_2007，我在這裡卡了很久

model_name=ssd_300_vgg 同樣去找 model_name後面，替換為ssd_300_vgg

dataset_dir=${DATASET_DIR}

dataset_name=pascalvoc_2007

這個是關鍵

後面同理

批註二：

（在生成tfrecord的過程中dataset_dir的目錄是VOC2007,在訓練我玩們自己的資料集的時候，可以用自己的img,xml,text檔案分別替換到voc2007的目錄裡面對應資料夾裡面。)
如下圖：我選中的資料夾可以刪除，因為沒有用到。

批註三：計算搜有圖片總物件數目

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