组委会先发布了一部分的数据，去年星图杯是用于飞机目标追踪的，由于今年的飞机种类和去年几乎一致（多了C919,不过后续的数据信息统计可以发现就几张，先扔掉），所以想先选出飞机的图片和xml的label来，我就写了个文件来选出飞机和对应的修改后的xml，需要考虑的时候，通过xml的objects/object/possibleresult/name来进行判别是否是飞机。由于只想留下飞机，所以需要做如下两点：
python常用语法汇总--不断更新中
之前也总结过一个，faster rcnn时候总结的，详见链接如下：
xml格式转json
很多目标追踪给的数据集给的label都是xml格式的文件，labelme可视化工具需要的格式是json格式，所以需要对xml格式进行转换成json，师兄给了以前的代码，但是跑不通，下面便来具体解析一下这个代码并进行修改。
r3det代码详解(一)
中图杯师兄给了去年的r3net代码，backbone用的是resnet，一堆堆代码垒起来了，假期还有时间，就慢慢看，看代码过程中，顺便把tf巩固一下。
tensorflow中的参数更新机制详解
之前用的都是torch，tf倒是没怎么用过，最近由于种种原因，需要学一学tensorflow，不过tf中的大多数函数类方法都无法自动进行int—>float类型强制转换，还得自行cast转换，着实麻烦。深度学习的核心所在就是梯度下降，各种优化器都是基于导数的梯度下降来的，所以自动求导更新就是至关重要的，这一节就来讲一讲tensorflow中的参数更新机制。