數據集二分類 第一類1000張， 第二類600張
1. darknet + resnet50 Loss，訓練出來測試的時候是NULL， 暫時不知道為什么, 將CUDA-10.0 換成 cuda-8.0 依然顯示不出label Loss 也是3.8
2. darknet + alexnet Loss = 3.8 ,
3. keras + inceptionV3
1.) OpenCV4.0 調用失敗， 提示FusedBatchNorm is_learning = True
2) https://github.com/opencv/opencv/issues/14236 修改代碼，修復bug后，出現下面bug DataType = DT_BOOL 不被識別
3） 需要更新到最新版的opencv
4. keras + inception_resnetV2 同上
6. tensorflow + slim + inceptionV4 驗證集准確率90%以上 ， 但是OpenCV4.0 調用失敗， slim 居然把DecodeJpeg層都加到 pb模型里去了， 暫時不知道怎么修改模型
1) 修改為
opencv 報錯 ：
2）修改為 
opencv ---in 'Mul' 
3) 修改為 
opencv --- 錯誤同上
4) modify as 
call in opencv , error shows as above
5) 
sh 腳本提示不能使用Cast節點作為輸入 ， 必須用Placeholder ， 於是下面更改input
6) 
opencv Same as above
7)
Error 
8）
fail in ‘Mul’ as well
9) 
fail in ‘Mul’ as well
10) 
fail in ‘Mul’ as well
7. 准確率比較
keras + mobilenetv2 + 224X224 val_acc = 91% epoch=20
keras + mobilenetv2 + 448X448 val_acc = 97% epoch=40
keras + mobilenetv2 + 640X360 val_acc = 79% epoch=45 and val_acc = 74% epoch=20