1. xml標籤格式問題

原本的標籤是yaml格式的，需要轉換成xml格式。

在製作xml標籤時，有些資訊是比較重要的不能省略

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<annotation>
	<folder>VOC2007</folder>
	<filename>00200000141.jpg</filename>
	<size>     #圖片的大小
		<width>480</width>
		<height>640</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>   #標籤是否分割
	<object>
		<name>hand</name>      #目標的名稱
		<pose>Unspecified</pose>   #目標的姿態
		<truncated>0</truncated>   #是否被遮擋>15%
		<difficult>0</difficult>   #是否為難識別的物體，主要指要結體背景才能判斷出類別的物體，一般忽略
		<bndbox>   #物體在影象中的位置
			<xmin>64</xmin>
			<ymin>279</ymin>
			<xmax>201</xmax>
			<ymax>397</ymax>
		</bndbox>
	</object>
</annotation>
 

2. 出現rpn_loss_box=NAN的問題

遇到過好多次這個問題，最後發現都是標籤有問題，因此在出現NAN的地方，對應著trainval.txt去查詢。看看是哪個標籤出了問題，快速檢查的方法是：刪除對應的標籤，重新訓練，看看在原來的地方還會不會有問題，如果沒有那就一定是標籤出現了問題。再對標籤進行修改！

3. 訓練之前需要安裝的一些包

pip install pyyaml
pip install cython
pip install opencv-python
pip install easydict==1.6
pip install matplotlib
pip install Pillow
pip install scipy
 

4. 按照https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn的命令進行訓練，最後出現FileNotFoundError的錯誤

這是因為沒有建立對應路徑的資料夾的原因，在提示的路徑下以此建立對應資料夾即可：

      tf-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/results/VOC2007/Main/

5. 按照https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn的命令進行訓練，最後出現TypeError的錯誤:

          pickle.dump(recs, f)

             write() argument must be str, not bytes

找到對應的位置：

改為二進位制方式開啟：

with open(cachefile, 'wb+') as f:
      pickle.dump(recs, f)

參考：https://blog.csdn.net/oMoDao1/article/details/83146740