根据开源代码SSD-Tensorflow，训练数据的时候遇到若干问题，记录如下。
遇到的第一个问题
这个bug 无关SSD-Tensorflow本身。
首先制作tfrecords格式的数据，使用教程上指令：
DATASET_DIR=./VOC2007/test/ OUTPUT_DIR=./tfrecords python tf_convert_data.py \ --dataset_name=pascalvoc \ --dataset_dir=${DATASET_DIR} \ --output_name=voc_2007_train \ --output_dir=${OUTPUT_DIR}
按照教程上的，写了一个change.sh脚本文件，然后运行sh change.sh。报错如下：
matthew@DL:~/SSD-Tensorflow$ sh change.sh
Traceback (most recent call last):
File "tf_convert_data.py", line 59, in <module>
tf.app.run()
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
File "tf_convert_data.py", line 49, in main
raise ValueError('You must supply the dataset directory with --dataset_dir')
ValueError: You must supply the dataset directory with --dataset_dir
change.sh: 4: change.sh: --dataset_name=pascalvoc: not found
: not found5: change.sh: --dataset_dir=./VOC2007/test/
change.sh: 6: change.sh: --output_name=voc_2007_train: not found
: not found7: change.sh: --output_dir=./tfrecords这个不是脚本代码本身的错误，而是因为操作系统缘故。我本地电脑的无GPU （穷啊唉~），用的是windows系统，然后将代码上传到服务器的ubuntu系统上执行。
windows的默认换行是\n\r，而linux的换行是\n。linux命令的续行符号\后面是不允许添加除换行以外符号的，空格都不允许。
所以上面的报错主要原因是换行符号。解决方法如下：
sed -i 's/\r$//g' change.sh使用sed流编辑命令，将change.sh每个行末的\r替换成为空。
遇到的第二个问题
在完成数据文件tfrecords制作之后，按照指令运行train_ssd_network.py。成功运行代码几秒后，报错如下：
INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator: <class 'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>, All bounding box coordinates must be in [0.0, 1.0]: 1.002
[[Node: ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/sample_distorted_bounding_box/SampleDistortedBoundingBoxV2 = SampleDistortedBoundingBoxV2[T=DT_INT32, area_range=[0.1, 1], aspect_ratio_range=[0.6, 1.67], max_attempts=200, seed=0, seed2=0, use_image_if_no_bounding_boxes=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/Shape, ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/ExpandDims, ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/sample_distorted_bounding_box/SampleDistortedBoundingBoxV2/min_object_covered)]]
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk.
Traceback (most recent call last):
File "train_ssd_network.py", line 390, in <module>
tf.app.run()
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
File "train_ssd_network.py", line 386, in main
sync_optimizer=None)
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/slim/python/slim/learning.py", line 775, in train
sv.stop(threads, close_summary_writer=True)
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/supervisor.py", line 792, in stop
stop_grace_period_secs=self._stop_grace_secs)
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/coordinator.py", line 389, in join
six.reraise(*self._exc_info_to_raise)
File "/usr/lib/python3/dist-packages/six.py", line 686, in reraise
raise value
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/queue_runner_impl.py", line 238, in _run
enqueue_callable()
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1231, in _single_operation_run
target_list_as_strings, status, None)
File "/home/matthew/tensorflow_5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 473, in __exit__
c_api.TF_GetCode(self.status.status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: All bounding box coordinates must be in [0.0, 1.0]: 1.002
[[Node: ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/sample_distorted_bounding_box/SampleDistortedBoundingBoxV2 = SampleDistortedBoundingBoxV2[T=DT_INT32, area_range=[0.1, 1], aspect_ratio_range=[0.6, 1.67], max_attempts=200, seed=0, seed2=0, use_image_if_no_bounding_boxes=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/Shape, ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/ExpandDims, ssd_preprocessing_train/distorted_bounding_box_crop/sample_distorted_bounding_box/SampleDistortedBoundingBoxV2/min_object_covered)]]问题的主要原因是：
数据集中的数据标记不规范，出现了bbox四个坐标值落到到图像外的情况。
提供两条解决思路：
- 写脚本，判断出有哪些图片标记出错了。然后，删除这些标记不规范的图片，重新制作数据集。
- 修改
tfrecords制作过程。
首先，第一个方法是可行的，就是比较麻烦，要找到原来的图片，删除，重新制作成tfrecord格式。我写了一个简单的脚本，检查之后发现，我使用的数据集（1W张图片）中有200+图片标记有问题，都是xmax或ymax超出了边界几个像素。
一些原因（嗯嗯嗯，主要是懒，2333），我不想再制作一遍数据集。决定找个相对优雅的方法解决这个问题。于是就有了第二个方案：
追踪tf_convert_data.py，发现主要使用datasets/pascalvoc_to_tfrecords.py执行数据格式转化工作。找到114-119行：
bboxes.append((float(bbox.find('ymin').text) / shape[0],
float(bbox.find('xmin').text) / shape[1],
float(bbox.find('ymax').text) / shape[0],
float(bbox.find('xmax').text) / shape[1]
))修改为：
bboxes.append((max(float(bbox.find('ymin').text) / shape[0], 0.0),
max(float(bbox.find('xmin').text) / shape[1], 0.0),
min(float(bbox.find('ymax').text) / shape[0], 1.0),
min(float(bbox.find('xmax').text) / shape[1], 1.0)
))然后使用命令，重新将数据集制作成tfrecords格式，问题便解决了。
这样做是合理的，理由如下：
标记员将坐标标记错误，跳出了图像范围，这时候识别目标应该就在图像边缘，所以选取图像边界作为目标的边界是合理的。
主要参考链接
https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow/issues/37
https://blog.csdn.net/lin_bingfeng/article/details/53750516
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