目录结构:
RedNet
|___forward_src 前馈网络模型代码
|___pnet.c 动态库入口文件，其中封装了模型加载、预测等相关接口
|___src RedNet网络核心代码，包括模型训练以及预测
|___tools 相关脚本
|___analysis.py 用于多分类然后融合判断正确率的脚本。
|___assigning_task.py 分配任务脚本。
|___best_model.py RedNet本身不支持训练时候保存最好的模型，所以这个脚本用来从模型中选择最好的模型。
|___get_list.py 生成训练数据以及测试数据集脚本。
|___predict_web_data.py 去年郭老师的预测网络数据代码，其中包括预测已经生成相应的报告。
|___cfg 存储网络参数相关配置以及对应的dataset
|___pnet_list 最近一批数据生成的训练以及测试集。
|___darknet_S_SC_C.cfg 其中S对应的是模型的大小，es非常小、sm小、ori原始、l大，SC对应有无shortcut，C代表分类个数
|___*.dataset RedNet网络参数配置，包括训练集、测试集list，分类中心，半停阈值等。
|___Makefile 生成可以训练以及预测的RedNet可执行程序
|___makelib 生成动态链接库
|___trainNet.sh 训练网络的启动脚本
tips:
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所有的脚本通过-h可以输出参数使用说明。
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Make文件中EXEC=../train_data/darknet用于执行生成的文件目录。
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生成的可执行程序分类任务使用classifier，训练使用train，验证使用valid，预测使用label。
例如训练网络使用./darknet -i 0 classifier train pnet.dataset ./cfg/darknet_es_shortcut_22.cfg