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 1. 本文使用VOC格式进行评估。  
 2. 评估前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。  
 3. 评估前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。  
-4. 在评估前利用voc2yolo4.py文件生成对应的txt，评估用的txt为VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt，需要注意的是，如果整个VOC2007里面的数据集都是用于评估，那么直接将trainval_percent设置成0即可。  
+4. 在评估前利用voc2ssd.py文件生成对应的txt，评估用的txt为VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt，需要注意的是，如果整个VOC2007里面的数据集都是用于评估，那么直接将trainval_percent设置成0即可。  
 5. 在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；**model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类**。  
 6. 运行get_dr_txt.py和get_gt_txt.py，在./input/detection-results和./input/ground-truth文件夹下生成对应的txt。  
 7. 运行get_map.py即可开始计算模型的mAP。