###移植yolo2到caffe框架过程中用到的一些关键文件 　 0. yolo-in-caffe源码

1. yolo.prototxt   yolo2的网络配置文件，对应着darknet中的yolo.cfg编写
2. conver_weights_to_caffemodel.py
   将yolo2的weights文件转化为caffemodel文件
   可能需要更改prototxt和weights的路径
3. compare_output.py
   比较darknet和caffe各层输出的脚本文件，使用这个脚本比较是一种可靠的方式，但是也可以把数据图形化显示，这样更容易比较，而且不用在意数值上的严格相等
   python compare_output.py layer_output_in_caffe layer_output_in_darknet
4. save_sized_image.py
   在caffe框架中保存resize后的图片到sized_image.npy 仍然有一个问题，caffe保存的sized_image.npg 和 darknet中保存的sized_image 两个进行数据比对时并不完全一致，我使用compare_output.py 比对两个数据时，发现在一定误差范围内，数据的相似性（暂且叫这个）大概在90%多，这样应该不会影响到后边图像的特征提取
   
5. 效果展示