tensorflow对pascalvoc标注格式的包含边框信息的数据进行训练

可以使用TensorFlow Object Detection API对包含Pascal VOC标注格式的数据进行训练。这需要将数据集转换成TFRecord格式。TFRecord是一种二进制文件格式，可以在TensorFlow中高效地读取和处理数据。

首先，需要将Pascal VOC数据集转换成TFRecord格式。可以使用TensorFlow Object Detection API提供的脚本进行转换。具体步骤如下：

1. 下载TensorFlow Object Detection API，并安装依赖库。

2. 准备Pascal VOC数据集，并将其按照TensorFlow Object Detection API的要求进行组织。

3. 使用脚本将数据集转换成TFRecord格式。例如，可以运行以下命令：

   python object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py \
       --label_map_path=/path/to/label_map.pbtxt \
       --data_dir=/path/to/PascalVOC \
       --output_path=/path/to/output.tfrecord

其中，`label_map_path`是类别标签映射文件的路径，`data_dir`是Pascal VOC数据集的路径，`output_path`是输出的TFRecord文件路径。

4. 配置训练参数，包括模型类型、学习率、训练步数等。

5. 使用TensorFlow Object Detection API提供的训练脚本进行训练。例如，可以运行以下命令：

   python object_detection/model_main.py \
       --pipeline_config_path=/path/to/pipeline.config \
       --model_dir=/path/to/model_dir \
       --num_train_steps=50000 \
       --sample_1_of_n_eval_examples=1 \
       --alsologtostderr

其中，`pipeline_config_path`是模型配置文件的路径，`model_dir`是模型输出结果的路径，`num_train_steps`是训练步数，`sample_1_of_n_eval_examples`是评估步数，`alsologtostderr`是将日志同时输出到标准输出。

通过以上步骤，就可以使用TensorFlow Object Detection API对Pascal VOC标注格式的数据进行训练了。