1. 开始准备数据集之前，阅读官方文档永远都是最重要的参考资料
......./models/research/object_detection/g3doc/using_your_own_dataset.md
2. 理解tfrecord数据格式
参考博客
tensorflow数据格式tfrecord的原理及用法_longwilll的博客-CSDN博客_tfrecord格式
tfrecord是谷歌专门为tensorflow设计的一种数据格式，tfrecord是一种二进制文件，不仅可以实现对数据的压缩存储，同时也有专门的API可以快速的读取其中存储的内容。一个tfrecord文件内部由很多tf.train.Example组成，这些Example是基于数据压缩编码标准Protobuf进行实现的。每一个Example中包含了一系列的tf.train.Feature属性，每一个feature是一个key-value键值对，其格式如下图所示。
为什么要用呢 ？
tensorflow可以支持多种数据格式，例如可以直接读取图片、视频、文本等数据。在数据集较小时，我们可以把数据全部加在到内存，以便减小数据IO带来的延迟。但当数据量很大时，就只能放在硬盘上一点点读取，如此数据IO会导致整体的速度变慢，同时数据的移
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