1、训练
(1)在train.py中调用trainer.py的train
(2)在trainer.py的train函数中调用_create_losses计算损失函数
（3）在_create_losses中解析输入并调用faster_rcnn_meta_arch.py的predict函数和loss函数
（4）在faster_rcnn_meta_arch.py的predict函数中，根据图片特征生成2k的分类结果和4k的位置回归
（5）在faster_rcnn_meta_arch.py的loss函数中计算rpn损失并进行调整
(6)在_loss_box_classifier函数中调用target_assigner.batch_assign_targets选取anchor中最合适的对象