概述
在前边一篇文章，我们讲了如何复现论文代码，使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证，具体内容可以参考《deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练》，在本篇文章，我们主要讲述，如何对deeplab v3+进行迁移学习，也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集。
1. 数据集准备
首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明，由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架，并且为了提高训练的速度，因此在训练开始前，需要转换成tfrecorde类型的文件来进行训练，因此，我们直接仿照pascal voc 2012数据集的数据结构来制作数据集，这样我们在训练所需图片准备完成之后可以直接复用转换tfrecorde的脚本。
1.1 标注图片，获取json文件
古人有句话：兵马未动粮草先行，而对深度学习来说，粮草毫无疑问指的是训练的数据，毕竟我们最终的模型都是依靠数据来喂养出来的