我将Tensorflow对象检测API与MobilenetV2用作网络主干，将SSD作为元结构来进行对象检测。
在SSD中，对于每个锚点，我们制作几个具有不同Aspect_ratios的候选边界框。对于每个边界框，如果其与边界框地面真相的交点大于阈值，则可以说该边界框为正。否则为负。然后，我们使用这些正面和负面的信息进行培训。 （因此，请注意，并不是整个图像都用于训练，而是仅使用这些图像中的一（或几）种作物）
要进行调试，我想将这些正负作物保存到硬盘上，以查看算法实际用于训练的样本。
我阅读了Tensorflow Object Detection API的python代码，但我迷路了：（
如有任何提示，请告诉我！
谢谢！