Train faster rcnn and evaluate in BDD100k dataset with pytorch.
Dataset：BDD100K
BDD100K(https://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/)
Train: 70000，Valid: 10000，Test: 20000（The tag for the test image is not provided）.
Categories include：['bus', 'traffic light', 'traffic sign', 'person', 'bike', 'truck', 'motor', 'car', 'train', 'rider']
BDD100K数据集是伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的大型驾驶视频数据集。BDD100K 数据集包含10万段高清视频，每个视频约40秒。通过每个视频的第10秒对关键帧进行采样，最终得到10万张图片（图片尺寸：1280 * 720 ），其中7万张训练图片，2万张测试图片和1万张验证图片，测试集图片没有对应的图片标签文件。
因拍摄的时间、环境的不同，会呈现出较大的不同，第一张图片灰暗、模糊，而第二张图片强光。
- 数据集类别信息
根据给出的数据集标签，类别一共有十类，分别为'bus', 'traffic light', 'traffic sign', 'person', 'bike', 'truck', 'motor', 'car', 'train', 'rider'. 各类对象数目统计分布如图3所示，图片中car这一类别占的比例最大，train这一类别占的比例最小。
