BB = BB[sorted_ind, :] IndexError: too many indices for array

改了新网络之后，能够训练但是测试时无法显示出图片，评估时报错：

BB = BB[sorted_ind, :]
IndexError: too many indices for array

暂时判断是因为测试网络没有改，或者训练网络本身就有问题，没有学到任何东西，但是loss降得很低了。
尝试第一种解决办法：
1，不使用预训练模型：在.sh文件里去掉

 "--weights data/imagenet_models/${NET}.v2.caffemodel "

2，在卷积层和全连接层添加

weight_filler { type: "gaussian" std: 0.01 }
bias_filler { type: "constant" value: 0 }

3，把con3_1之前的卷积层的参数lr_mult: 0注释掉
改了之后训练报错：

AssertionError: Selective search data not found at: xxxxxxxx/voc_2007_trainval.mat

在github上查到类似问题，但没有找到解决办法，还是改成了应用预训练模型，虽然解决了没有检测结果的问题，但是评估精度时，mAP接近0。
生搬硬套别的网路的功能，无法解决问题，得看原代码了。