YOLOv2训练自己的数据集（识别海参）

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好吧，正式开始跑程序（其实官网都有）
这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision 是97.27%。
需要注意的是，这一训练过程可能只对我自己的训练集有效，因为我是根据我这一训练集的特征来对YOLO代码进行修改，可能对你的数据集并不适用，所以仅供参考。
我的数据集
批量改名首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采用jpg格式的图像，在名字上最好使用像VOC一样类似000001.jpg、000002.jpg这样。可参照下面示例python代码

# -*- coding:utf8 -*-
#!/usr/bin/python2.7
import os

class BatchRename():
    '''
    批量重命名文件夹中的图片文件

    '''
    def __init__(self):
        self.path = '/home/xiaorun/label/haishen/'

    def rename(self):
        filelist = os.listdir(self.path)
        total_num = len(filelist)
        i = 1
	
        for item in filelist:
            if item.endswith('.jpg'):
                s