详细描述了YOLOV2损失函数构建过程，梯度求导，以及训练，最后还包含了一个可视化过程。本文件的使用，要结合xml_parse.py, get_dataset.py, gt_box_label.py, YOLO_model.py这些文件一起使用

该文件主要用于读取训练集图片信息，返回[h, w, c]的数据 然后将图片信息与对应的标签信息加载到tensorflow队列中，返回一个队列 可将训练集标注好的图片可视化

离线Safe RL 将数据集放在/ datasets中。 utils.py中的get_dataset函数将加载Safety-Gym数据集。

卡信息提取 创建虚拟环境 NAME_ENV = "ocr-card" virtualenv -p python3 $NAME_ENV source $NAME_ENV/bin/activate pip install -r requirements.txt 获取数据集 chmod +x get_dataset.sh ./get_dataset.sh Google Vision API 替换cloud_ocr / helper.py中的凭据json文件 os.environ['GOOGLE_AP