tf-faster-rcnn[cpu]实现目标检测（二）模型测试

继CPU下运行demo之后，现在开始使用res101进行voc数据的训练
(1)在tf-faster-rcnn根目录下，执行：

NET=res101
TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
mkdir -p output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
cd output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
ln -s ../../../data/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval ./default
cd ../../..

(2)下载res101模型，并建立软连接

mkdir -p data/imagenet_weights
cd data/imagenet_weights
wget -v http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_101_2016_08_28.tar.gz
tar -xzvf resnet_v1_101_2016_08_28.tar.gz
mv resnet_v1_101.ckpt res101.ckpt
cd ../..

(3)下载voc数据集（提取码: 3a8y），并修改名称

mv VOCdevkit VOCdevkit2007

(4)运行（运行的参数中是GPU运行的参数设置，但是在经过第一次的修改后，为gpu_id参数设置为0的话，也是可以运行的）

./experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc_0712 res101
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