前回まではimage augmentationなど前処理に関する関数を実装してきた。
今回のコミットでは、
全体を繋げてYOLOV2の学習が開始できる最低限のパイプラインを実装する。
具体的に実装したのは以下：
1.データ、モデル、損失関数、最適化関数などを入力として学習を開始するクラスTrainer
2.データ、モデル、損失関数、最適化関数を具体的に定義してTrainerクラスにフィードする学習スクリプト
3.Yamlベースのメタパラメータファイル
Trainer内では、損失関数から得られる損失の平均だけをとりあえずモニターするようにした。
学習スクリプトでは、YOLOV2をVOC2007データセットに対して学習するようにした。
次のステップとして、mAPなどの別指標の実装、またtensorboardに表示するためのvisualizationも実装する。