图像识别标注（annotation）的反向优化策略

人工对数据集d进行标注p0（格式p）–>
使用数据集d和标注p0训练生成权重文件w0–>
使用w0对d进行预测，生成标注p00（格式t）–>
将标注p00转换成标注p1（格式p）–>
使用数据集d和标注p1训练生成权重文件w1–>
循环往复…
便能使得标注达到最优，同时反向提升识别效果，并且能使得召回率和精度得到提升（虽然召回率与精度并不能完全反映出识别效果）

20200218更新

参考文章：标注（annotation）的反向优化策略将Yunyang tensorflow-yolov3 predicted转换为正常yolo标注

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