(detectron之源码解读)/detectron/lib/datasets/

1. dataset_catalog.py
当我们需要训练自己的数据时(参考：http://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79457330)，我们需要对该文件的内容进行修改，在我用自己的数据进行训练的时候，我采用的是VOC2007的数据结构，因此我对该文件中的下面部分进行了修改：    'voc_2007_trainval': {        IM_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',        ANN_FN:            _DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/voc_2007_trainval.json',        DEVKIT_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'    },    'voc_2007_test': {        IM_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',        ANN_FN:            _DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/voc_2007_test.json',        DEVKIT_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'    },
修改为下面的形式：
    'voc_2007_trainval': {        IM_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',        ANN_FN:            _DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/pascal_trainval2007.json',        DEVKIT_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'    },    'voc_2007_test': {        IM_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/JPEGImages',        ANN_FN:            _DATA_DIR + '/VOC2007/annotations/pascal_test2007.json',        DEVKIT_DIR:            _DATA_DIR + '/VOC2007/VOCdevkit2007'    },

2. dummy_datasets.py
当我们训练自己的数据时，该文件并非一定去要修改，但是当最后用infer_simple.py测试模型时，需要修改里面的classes的内容，否则图片上的标签都是COCO数据集的标签了。ps：不要忘记了'__background__'