相关实现：zjykzj/vocdev
PASCAL VOC 2007数据集基于4个大类别，共包含了20个目标类：
Person: personAnimal: bird, cat, cow（奶牛）, dog, horse, sheep（绵羊）Vehicle（交通工具）: aeroplane（飞机）, bicycle, boat（小船）, bus（公共汽车）, car（轿车）, motorbike（摩托车）, train（火车）Indoor（室内）: bottle（瓶子）, chair（椅子）, dining table（餐桌）, potted plant（盆栽植物）, sofa, tv/monitor（电视/显示器）PASCAL VOC 2007数据集主要用于分类/测试任务，同时也提供了分割和人体部件检测的数据。示例如下：
原先笔记本自带的是Win10系统，想着日常开发中更常用的是Linux环境，所以重装了Ubuntu。之前用的是16.04版本，用了也快一年了，电脑里面的东西攒的挺多的，而且现在也都快2020了，所以打算重装Ubuntu 18.04版本，小结重装Ubuntu系统后相关环境配置
需要在Jenkins操作完成后上传代码到另一个网站的仓库，所以需要手动设置credential
在好多个工程上都使用了git，随着时间的拉长会发现工程的提交历史和分支管理很混乱，所以希望能够有一套规范的git使用流程来更好的实现版本管理
参考Git三大特色之WorkFlow(工作流)，学习了目前最流行的三种git工作流
原文地址：A successful Git branching model
In this post I present the development model that I’ve introduced for some of my projects (both at work and private) about a year ago, and which has turned out to be very successful. I’ve been meaning to write about it for a while now, but I’ve never really found the time to do so thoroughly, until now. I won’t talk about any of the projects’ details, merely about the branching strategy and release management.
在这篇文章中，我介绍了大约一年前为我的一些项目(包括工作项目和私人项目)引入的开发模型，结果证明非常成功。一段时间以来，我一直想写这篇文章，但直到现在，我还没有真正找到时间彻底地写完。我不会谈论任何项目的细节，仅仅是分支策略和发布管理
R-CNN(Regions with CNN features, 具有CNN特征的区域)是早期最先在目标检测领域中使用卷积神经网络的模型之一，其结合了图像处理、机器学习和深度学习，在当时达到了非常好的结果
原文地址：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
经常需要在不同的颜色空间下进行图像处理
学习SelectiveSearch算法时候，其纹理特征需要计算类SIFT特征，实现方式是计算每张图片8个方向上10 bin大小的高斯导数直方图