faster-rcnn训练自己的数据时报错too many indices

利用faster-rcnn 好不容易四个阶段训练完了，在测试的时候出现这个错误。

原因：在data/VOCdevkit2007/results/VOC2007/Main/ 这个文件下有n个txt文件。n是你的类别数

每个txt保存了test.txt里面测试集的测试结果，如果某个txt是空的，就会报这种错。也就是说所有的txt里面必须有数据

如果谁python学得好，加个判断语句判断一下，如果txt为空，跳过，也能解决这个问题。可惜我不会

按照作者原始方法，可以保证每个txt都有数据，而我们自己进行训练，有时训练次数少，或者数据少，导致学习的不好，进行测试时，低于 __C.TEST.RPN_NMS_THRESH （默认是0.7）的测试结果被丢掉，所以为了确保每个每个txt都有测试的数据，可以按照一下方法

解决：第一种方法：增加test.txt中的样本量

第二种方法：/home/zc/py-20-ceshi/lib/fast_rcnn/config.py 把这个值 __C.TEST.RPN_NMS_THRESH 改低一点，具体多少，得看你的类别多少，数据量多少，

学习的好不好

建议两种方法同时使用，确保所有txt都不为空