对马路上摩托车进行检测。
(1)训练caffe和tensorflow的，vgg-ssd，mobilenet-ssd目标检测模型，识别视频流中摩托车。
(2)开发任务：采用OpenCV库，进行封装编库。完成c++开发出win,linux库，测试，优化，支持后端开发。
(3)系统模型优化：(a)更改输入图片为260x260大小，6层输出改成5层输出;(b)采用yolo的思想，对训练数据进行kmeans聚类分析，修改anchor_size大小，修改ration_aspect;(c)所有卷积层后添加BN;(d)Flip,Clip设为false,true的组合;(e)caffe源码加入focal_loss的代码，重新编译，将SoftmaxWithLoss改成MultiBoxFocalLoss;(f)增加卷积网络，加深网络;