本文介绍了YOLOv5目标检测模型的数据预处理流程，主要包括三个关键步骤：1) 下载VOC格式数据集，包含原始图片和XML标注文件；2) 使用split_train_val.py脚本将数据集划分为训练集(90%)、验证集和测试集；3) 通过voc_label.py脚本将VOC格式标注转换为YOLO格式。预处理过程生成了训练/验证/测试集的文件列表，并将边界框坐标从绝对像素值转换为相对比例值。文章提

使用tensorflow实现ResNetV50V2的网络结构。本次根据第一层的细节手动硬编码，没有任何的优化，只为了更好的理解细节。结果不是很理想，网络结构应该还有瑕疵。后续优化代码解决拟合问题。