声明： 修改后的检测速度并没有多大提高，正在进行后续排查，请谨慎使用。。。。
说明：
1、backbone使用了mobilenet-v1结构；
2、ssd的38x38feature map提取自mobilenet网络的第5个dw层；
3、ssd的19x19feature map提取自mobilenet网络的第13个dw层；
4、第13层之后的结构没有使用；
5、第10个dw层未使用；
6、具体更改见--> MobileNet/mobilenet_v1.py
训练部分：
run one_click.py
如何训练自己的数据集：
1、本模型直接使用labelme标注好的json文件和对应的bmp结尾的图片，放在同一个文件夹；
2、然后修改cfg.json中的参数。根据自己的需求进行修改；
预测部分：
run predict.py
1、预测指定的路径为上一步生成的文件夹内指向--> train_val_test/test.txt.
2、还要修改predict下save_path的路径信息，此处作为预测好的照片的存储路径。