1.制作自己的数据集：（仿VOC2007数据集）
在文件夹 “faster_rcnn-master\制作自己的数据集” 下操作
<步骤>：
①图片批量重命名
②手动框定目标，生成txt文件，包括：图片名，类别标签，左上角坐标，右下角坐标（有时候也可能是左下角，右上角）
③制作xml文件
④制作4个txt文件：train.txt test.txt val.txt trainval.txt
<实现方法>（所有实现环境均在win7下）：
①使用小咸鱼博主http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212的方案,在文件夹“1_小咸鱼博主-csdn\VOC2007”。
1.批量重命名，运行VOC2007rename.m
img文件夹下，应还有一个子文件夹存放图片，例：.\img\BirdCat\000003.jpg （命名最好还是6位，4位的话尝试过，程序报错不知道是不是这个原因）
2.目标框定并生成output.txt
a.在文件夹“.\lbimg_ver2”下，内附word使用说明。
b.cmd操作：（不要&）
& cd.\VOC2007\lbimg_ver2 （应是.exe完整路径，这里简写）
&LabelPicture.exe .\VOC2007\img\BirdCat （应是存放图片的完整路径）
c.对每张图片手动框定目标后，生成的output.txt保存在BirdCat的文件夹下，格式例:000003.jpg cat 26 75 130 156
3.生成xml，运行VOC2007xml.m
改路径，生成的xml文件保存在Annotations文件夹里。
4.生成txt，运行VOC2007txt.m
改路径，生成的txt文件保存在.\ImageSets\Main 文件夹
test.txt （占全部样本数量的50%）
trainval.txt （50%）
train.txt （25%）
val.txt （25%）
5.准备与VOC2007格式相同的数据集
此时VOC2007文件夹下，存放的是我们需要的三个文件夹：
Annotations
ImageSets
JPEGImages
②使用“2_VOC2007样本制作工具-exe全套”文件夹-----用这个！！
优点：简单暴力，制作数据集时自己真正使用的就是这个工具，直接生成VOC2007相同格式的数据集
缺点：跳过output.txt这个步骤，故没有output.txt这个文档。
运行.\bin文件夹下的VOCdate.exe，
a.打开图片存放的文件夹.\img\test，进行重命名操作；
b.然后选中每张图片进行目标框定，该文件夹下会生成相应的xml文件；
c.选中文件夹，点击“生成VOC样式”，生成的文件夹faster_rcnn_VOC_ZF_2017_0914存放在.\img下，这正是最终我们所需要的：Annotations， ImageSets，JPEGImages
2.训练自己的数据集
<步骤>
①自行下载好VOCdevkit2007，解压在.\faster_rcnn-master\datasets文件夹下；
②将.\VOCdevkit2007\VOC2007 文件夹清空，将制作好的数据集（Annotations，ImageSets，JPEGImages）拷贝进来。
③进行.m文件和网络模型的修改，参照小咸鱼 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891
④运行.\experiments\script_faster_rcnn_VOC2007_ZF.m(在win10+GTX1060环境下，大概5个小时)---ps:大家时间都这么久吗？隐隐觉得哪里不对
遇到bug：错误使用proposal_prepare_image_roidb>scale_rois (line 110)
两个输入数组的单一维度必须相互匹配
解决方法，参照：http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/5983160.html（一定记得清除.\faster_rcnn-master\imdb\cache 文件夹里的文件）
3.测试：
①打开faster_rcnn-master\experiments\script_faster_rcnn_demo.m，修改路径为：
model_dir = fullfile(pwd, 'output', 'faster_rcnn_final', 'faster_rcnn_VOC2007_ZF')
②将测试图片放在该路径下 faster_rcnn-master\output，再将script_faster_rcnn_demo.m中测试图片名字改成自己的图片名：
im_names = {'000001.jpg', '000002.jpg', '000003.jpg'};
③运行script_faster_rcnn_demo.m，得到检测结果。
